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在过去的十年中,
PCB设计
制造在人工智能中兴起,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
在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
”
或
“
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“窄
”
或
“
弱
” 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
”
或
“
强大
”
的
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。