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KI-betriebene Inspektionssysteme für KEYETECH SMT Assembly Line

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KI-betriebene Inspektionssysteme für KEYETECH SMT Assembly Line
Neueste Unternehmensnachrichten über KI-betriebene Inspektionssysteme für KEYETECH SMT Assembly Line

KEYE®s KI Vision Technologie ermächtigt SMT Inspektion: Ein neuer Standard für die Präzisionselektronikherstellung

HEFEI, China Anhui Keye Intelligent Technology Co., Ltd. (KEYETECH), ein “kleines Riesenunternehmen” auf nationaler Ebene, das sich auf KI-gestützte Sehinspektionen spezialisiert hat,ist die Qualitätskontrolle in SMT- (Surface Mount Technology) -Fertigungslinien durch seine fortschrittlichen KI-Vision-Inspektionssysteme neu zu definierenMit unabhängig entwickelten Kerntechnologien, die zu 100% aus dem Inland stammen, geht KEYE den hartnäckigsten Herausforderungen der Branche entgegen: Hochgeschwindigkeitsinspektion, geringe Fehlerentgleisungsraten,und schnelle Umstellung auf die Mehrsprachproduktion.

 

 

SMT-Inspektion: Wo Geschwindigkeit auf Präzision trifft

 

In der SMT-Fertigung wird die Fehlermarge in Mikrometern gemessen.integriert eine synchronisierte Mehrwinkelsicht mit Deep-Learning-Algorithmen zur Erkennung von Mikrofehlern von 5 μm, einschließlich ElektrodenrissenDas System erreicht mit bis zu 1.200 Einheiten pro Minute eine Detektionsgenauigkeit von mehr als 99,99% für Keramikkondensatoren der Klasse 1 und Polymer-Aluminiumkondensatoren.bei gleichzeitiger Verringerung von falschen Anrufen um 55% im Vergleich zu traditionellen LCR-Testern.

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KEYE’s Automated PCB Optical Inspection System (Model KVIS-DR) leverages 14 sets of high-pixel industrial cameras and high-performance stroboscopic light sources to conduct 360° comprehensive inspections for PCB appearance defectsMit einer Inspektionsgeschwindigkeit von 300 bis 400 Stück pro Minute unterstützt die Ausrüstung den Betrieb bei allen Wetterbedingungen 7×24 Stunden und kann für automatisierte Produktionslinien vollständig online integriert werden.KI-gesteuerte Algorithmen ermöglichen eine hohe Stabilität und Anpassungsfähigkeit an Umweltstörungen, mit unabhängigen Datenbanken für die Probenanalyse und historische Rückverfolgbarkeit.

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Ein technologischer Sprung, der von den nationalen Behörden anerkannt wird

 

Im Mai 2026, KEYE’s independently developed “Key Technologies for AI-Vision-Based Lightweight Model Detection Equipment” was awarded a “Certificate of Scientific and Technological Achievement Evaluation” by the China Academy of Information and Communications Technology (CAICT)Die Bewertung, die vom Akademiker Liu Sheng der Chinesischen Akademie der Wissenschaften geprüft wurde, bewertete die Technologie als "international fortschrittlich".

Der Durchbruch löst drei kritische Engpässe in der Industrie: Anforderungen an die Reaktionsgeschwindigkeit auf Millisekundenebene für Hochgeschwindigkeitsproduktionslinien, schnelle Anpassung des Modells für die Herstellung mit hoher Mischung von geringen Mengen,und verkürzte Iterationszyklen für neue DefekttypenDie Innovation von KEYE® ermöglicht eine Messgenauigkeit von ≤ 2 μm und eine Verarbeitungsverzögerung von ≤ 4 ms für 2-Megapixel-Bilder.Gleichzeitig ermöglicht es die Umstellung des Modells auf "Stundenebene" für neue Mängel mit nur 20-50 Trainingsproben.

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In der Praxis bewährt, von den Führern der Welt vertraut

 

KEYE®-Lösungen wurden bei mehr als 2.000 Kunden eingesetzt, darunter Fortune Global 500-Unternehmen wie Mengniu, Yili, Sinopharm, Unilever, Moutai Group und CATL.Die Technologie des Unternehmens wurde von globalen Giganten, einschließlich ALPLA, in der internationalen Lieferkette anerkanntMit Produkten, die in über 50 Länder und Regionen exportiert werden, zeigt KEYE weiterhin die globale Wettbewerbsfähigkeit der chinesischen KI-Vision-Inspektionstechnologie.

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Da sich die SMT-Produktion weiter in Richtung höherer Dichte, kleinerer Komponenten und größerer Produktvielfalt entwickelt,Die KI-Vision-Inspektionsplattformen von KEYE® bieten Elektronikherstellern einen Weg zu einer fehlerfreien Produktion ohne Kompromisse bei Geschwindigkeit oder Flexibilität.

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