AI 驱动的验证流程

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AI 驱动的验证流程

人工智能其中一项特殊优势是针对事实情况的归因评估，这种能力此前一直为人类思维独有。在电子组件质量控制领域，具备此种能力意味着例如可以采用创新的方式将组件作为一个整体进行评估。与此同时，现有的算法和测量方法也可继续提供可靠的测量结果，即使在 vAI 投入应用后，它们仍将在日常实践中拥有不可替代的地位。

由 Viscom 提供的 AI 驱动验证流程一方面能在极大程度上为工作人员减轻负担，另一方面又可避免人工错误的发生。从成本支出角度优化检测结果的分类，提升产品质量，并避免了不必要的维修和报废。以此为基础，推进资源的节约，进一步加深制造工艺的可持续性化。

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为何您应该选择 Viscom 推出的 AI 驱动验证流程？

Viscom 的 vAI 解决方案使用了几百万张来自真实电子元件生产流程的清晰图片进行训练，素材之全面是单次生产缺陷概率无法比拟的。Viscom 除了利用庞大的数据库对其 AI 网络进行训练，还使用了大量客户数据对其进行补充。每个受训模型都生成了独立的 vAI 质量报告（vAI Quality Report）。此报告不仅从统计学上反应了 AI 性能、为验证流程降低了工作量，还展示了各个模型的增强潜力和优化潜能。

3 种相辅相成的模式确保了人工智能在验证流程中逐层递进的应用以及按不同需求、以不同速度将人工智能技术引入生产环境的可能性:

模式 1：四眼原则

凭借四眼原则可尽早识别缺陷并将其排除。由操作者给出的分类将与人工智能结果进行交叉验证。出现判定不一致的情况时，vVerify 验证站中将出现相应的提示消息。消息包含以百分比表示的可信值，代表了 AI 在此特定情况下给出的肯定程度。同时，消息也包含了纠正输入或确定输入的选项。如此一来，缺陷误吞不会只在生产流程的高级阶段才能被发现，而是一旦发生即可被识别和排除。

模式 2: 在出现误判警告时执行 AI 判断

一旦人工智能可明确地对误报进行判断，则它将主动进入自主分类阶段。操作中，如果可信值高于预定义的阈值，则 AI 模型将独立完成评估；一旦可信值低于阈值，将引发四眼原则的介入。从实践经验上来看，误判警告数量一般会高于真性缺陷。因此，在模式 2 中，AI 能承担大部分的验证工作，极大程度地减轻操作人员的工作负担。

模式 3: AI 驱动的全自动验证

在向全自主分类阶段丝滑过渡的阶段性过程中，AI 能在一些预先定义的领域中执行独立评判。在全自动操作中，除了自主误报评判，还增加了真性缺陷分类的功能。大多数真性缺陷是显而易见的，无需操作员进行再次评判。在 模式 3 中，全自动 AI 验证功能将能更进一步地为训练有素的专业人员分担工作，使其可以将精力集中在剩下待分类的组件上。

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为您的制造流程匹配合适的检查方案

受益于 Viscom 屡获殊荣的检查技术以及我们的全球专家技术支持。

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长久以来，质量控制一直是电子制造行业的把关标准，而伴随着组件复杂程度不断增进、检测标准随之持续提升，质量管理也越来越成为工艺流程中必不可少的一环。久经考验的方案和方法是深度全面的检测得以实施的关键保障，其中特别包括了算法、可精准重复的 3D 测量方法以及高分辨率的图像处理等方面。在这些基础上，我们还为我们的检测系统配备了人工智能辅助工具。

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AI 驱动图像处理

当即有检测算法无法满足需求——例如在快速精准地定位热连接、电池阴极和阳极或者引线连接中的空隙时，人工智能可在此展现出其极具说服力的优势。即便在图片信息附带较强干扰因素的情况下，人工智能技术也能提供完善的分段结果，以此获得更可靠的真性错误识别结果，提升直通率（First Pass Yield）。在被直接安装于检测计划之前，我们对 AI 模型进行了持续稳定的训练。

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vAI ProVision

Meet vAI ProVision, Viscom’s groundbreaking AI-powered inspection software that transforms how 3D AOI inspection programs are created. By embedding advanced artificial intelligence directly into Viscom’s vVision Software, inspection programs can now be automatically generated and optimized in minutes: faster, smarter, and more efficiently than ever before.

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