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Camera Module Inspection

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기존 검사 공정의 한계점

낮은 정확도

발생하는 불량이 육안으로 구분하기 어려울 정도로 정상영역과

불량 영역간 차이가 적어 머신 비전 알고리즘 만으로는 검사 정확도가

낮은 상황입니다.

높은 최적화 비용

모델 교체주기가 짧고 모델마다 특징이 달라 머신 비전 알고리즘을

최적화 하는데 많은 비용이 소비되고 있습니다.

Camera Module 검사가 어려운 이유

불량영역과 정상영역의 구분이 어려움

본드 넘침, 흑점 등 일부 불량의 경우 불량의 생김새와 특징이

다른 정상영역과 구분이 어려울 정도로 유사한 모습을 보이고

있습니다. 이에 기존 머신비전 알고리즘으로는 최적화가 지속적으로

이루어져야 불량 검출이 일정 수준에 도달할 수 있습니다.

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SuaKIT이 제공할 수 있는 효용

검사 정확도 향상

딥러닝 기반 알고리즘을 활용하여 머신비전의 불량 검출 정도를

넘어서는 높은 정확도 달성이 가능합니다.

최적화 비용 감소

라벨링이된 이미지 데이터를 넣어 초기 학습만 시키면 알아서

검출이 가능해 최적화 비용이 최소화 됩니다.

인력 운용 효율성 증대

검사 정확도 향상으로 자동검사가 가능해져, Operator 한 명으로

여러 장비를 운용할 수 있습니다.