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在过去的十年中, PCB设计 制造人工智能中兴起人工智能(AI)从曾经的未来概念转变为真正适用和有效的技术。

在大屏幕上,我们经常看到以杀手机器人或无人驾驶机器大军的形式出现的AI与其所有者背道而驰。但实际上,该技术已在一系列实际应用中使用,从而塑造了我们所有人的生活和工作方式。

准确的语音识别以中继来自互联网的数据。但是随着无人驾驶汽车等新技术的不断发展,毫无疑问,人工智能正在迅速发展。再往前走只是时间问题。

迈向工业4.0

PCB设计 制造中,人工智能提供了巨大的机会。大多数PCB设计人员都是手工路由和设计他们的电路板,这是一个耗时且复杂的过程。

但是,将AI放置在 PCB 设计中既有可能,又可以为创新的新时代铺平道路 - 简化生产流程,并以前所未有的方式提高成果。

AI可以帮助自动化系统彼此之间以及操作员之间进行实时通信,并为制造带来许多好处,包括更好的性能和更低的报废率,以及对资产,库存和供应链的更有效管理。

随着市场向工业4.0或未来的 智能工厂 发展,将 AI 引入 PCB 制造中尤其重要。例如,可以将 AI 嵌入到精密放置工具中,这可以帮助确定如何放置每个组件,从而提高性能,同时减少组装所需的时间。 PCB 越来越小 - 与缩小的设备一致 - 并且

当将组件放置在紧凑且密集的零件中时,AI将为制造商提供更高的准确性。

AI被证明是有用的 PCB 制造的另一个领域是检查。根据缺陷的共同位置, AI 可以快速轻松地缩小缺陷范围,以节省时间和金钱。

数据是这里的关键组成部分。没有高质量的标签信息,人工智能将无法成功。缺陷分类是PCB制造中自动光学检查( AOI )解决方案的关键方面。通常, AOI 机器将图像发送到远程多图像验证站,在此操作员将其分类为 真缺陷 误警报 。但是,人为因素不可避免地会打开错误的过程,并且容易在分类中犯错误。

相反,一旦从人类操作员的决策中获悉,人工智能解决方案将能够自主且以一致的准确性做出分类决策。这样的AI系统依赖于准确的数据模式来了解随着时间的推移正确的算法行为。即使是最小的数据更改也可能导致改变游戏规则的结果,因此数据敏感性至关重要。

下一步是什么?

当前技术中存在的人工智能被视为 ” AI ,因为它旨在执行特定任务,例如将组件放置在 PCB 板上,互联网搜索,面部识别或驾驶汽车。

但是,许多开发人员的长期目标是创建通用 强大 AI 。尽管狭窄的 AI 可能在完成其特定任务时胜过人类(无论是检查 PCB 板,求解方程式还是检测网络威胁),但强大的 AI 几乎在所有认知任务上都会超越人类。


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