Dans cet article, nous examinons comment l’apprentissage automatique peut améliorer la fabrication de circuits imprimés (PCB) en détectant des défauts tels que les trous manquants, les circuits ouverts et les courts-circuits. À l’aide de l’algorithme FOMO, un modèle est entraîné puis déployé sur un Raspberry Pi 4 équipé d’un module caméra afin d’effectuer une inspection en temps réel. Cette approche permet aux fabricants d’identifier les problèmes plus tôt, de réduire les erreurs et de se rapprocher d’une production sans défaut.

Aperçu

Pour réduire le nombre de défauts sur les circuits imprimés (PCB), plusieurs inspections sont réalisées à différents points des chaînes d’assemblage modernes. Avec l’augmentation du nombre de fabricants de PCB et de développeurs recherchant des agencements de circuits plus compacts, les entreprises ont développé des systèmes d’inspection avancés. Cependant, certains défauts peuvent encore passer inaperçus.

Ce projet vise à examiner trois défa...