Estudo de Caso | BRAV-7721 Impulsiona Sistema Inteligente de Reinspeção de Defeitos em PCBs

Diante do rápido desenvolvimento da indústria de eletrônicos, a PCB (placa de circuito impresso) constitui a base fundamental de todos os tipos de produtos eletrônicos. Amplamente utilizada em eletrônica automotiva, equipamentos de comunicação, controle industrial, instrumentos médicos, eletrônicos de consumo e muitos outros setores, sua qualidade determina diretamente o desempenho e a vida útil dos produtos finais. No entanto, à medida que as PCBs evoluem para maior densidade e dimensões de componentes cada vez menores, as limitações dos equipamentos tradicionais de AOI — alta taxa de falsos alarmes, carga de trabalho excessiva de reinspeção manual e inconsistência na qualidade — tornaram-se cada vez mais evidentes. Como enfrentar esse desafio? Um sistema de reinspeção visual baseado em IA, desenvolvido sobre uma plataforma de computação de IA de borda (*edge AI*), está redefinindo o paradigma da inspeção de qualidade de PCBs.

Desafios críticos na inspeção de qualidade de PCBs tradicionais exigem uma atualização inteligente urgente.

Os padrões de inspeção de PCBs variam significativamente dependendo do cenário de aplicação. Devido ao contexto de produção complexo, à forte dependência de processos e à diversidade de dimensões e especificações das PCBs, os algoritmos tradicionais enfrentam dificuldades consideráveis ​​para garantir compatibilidade e adaptabilidade. Historicamente, os fabricantes de PCBs utilizavam equipamentos de AOI (Inspeção Óptica Automatizada) ou AVI (Inspeção Visual Automatizada) baseados em algoritmos tradicionais para a detecção de defeitos; no entanto, esses equipamentos apresentam as seguintes limitações críticas:

- Configuração complexa: A preparação do equipamento é complicada e exige vasta experiência dos operadores;

- Alta taxa de alarmes falsos: Os algoritmos tradicionais geram um grande volume de alarmes falsos, exigindo a revisão manual de inúmeros falsos positivos;

- Alto custo de mão de obra: Em média, são alocados de 3 a 6 inspetores de qualidade para a reinspeção manual por máquina de AOI;

- Baixa consistência: A reinspeção manual é afetada pela fadiga do operador, diferenças de experiência e julgamentos subjetivos, resultando em resultados inconsistentes;

- Dificuldade no controle de qualidade: Os dados de inspeção são de difícil rastreabilidade, deixando o controle de qualidade sem suporte de dados.

À medida que a tecnologia de *deep learning* (aprendizado profundo) em IA amadurece, a reinspeção inteligente de defeitos baseada em visão computacional tornou-se uma tendência inevitável na modernização da inspeção de qualidade de PCBs. Soluções de IA podem identificar e filtrar automaticamente falsos alarmes provenientes de equipamentos AOI, encaminhando para confirmação humana apenas os defeitos reais. Isso reduz significativamente a carga de trabalho de reinspeção manual, ao mesmo tempo em que melhora a consistência da inspeção e a rastreabilidade da qualidade.

IA + Edge Computing: Desenvolvendo uma solução inteligente de reinspeção de defeitos em PCBs

Baseada na plataforma de visão computacional com IA industrial do cliente, esta solução utiliza a unidade de computação de borda com IA JHCTECH BRAV-7721 como núcleo de inferência para criar um sistema inteligente de reinspeção de defeitos em PCBs. O sistema conecta-se a equipamentos de AOI/AVI na linha de produção, recebe imagens de possíveis defeitos em tempo real, realiza a classificação e a reinspeção inteligentes por meio de modelos de aprendizado profundo (*deep learning*) e filtra automaticamente falsos alarmes. Apenas defeitos reais são encaminhados para a estação de reinspeção, viabilizando um modelo eficiente de inspeção que combina "triagem preliminar por IA" e "revisão final manual".

Seu principal valor reside no fato de que a IA assume a tarefa de triagem preliminar que mais demanda mão de obra. Os operadores humanos precisam se concentrar apenas na análise final de um pequeno número de defeitos reais, o que reduz significativamente a carga de trabalho e melhora muito a consistência dos padrões de inspeção.

Plataforma de Computação de Alto Desempenho: Sistema de Computação de Borda BRAV-7721

O hardware da solução completa tem como base o sistema de computação de borda JHCTECH BRAV-7721. Projetado para câmeras de varredura de área de grande formato ou cenários de inspeção híbrida (varredura de área e de linha), ele suporta a conexão simultânea de até oito câmeras industriais PoE, atendendo plenamente aos requisitos de capacidade de processamento e de interface para a reinspeção inteligente em linhas de produção de PCBs de médio e grande porte.

O JHCTECH BRAV-7721 é equipado com o chipset Intel Q670 e suporta processadores Intel Core de 12ª, 13ª e 14ª gerações. Ele foi projetado para aplicações de alto desempenho, incluindo visão industrial, inferência de IA e computação de borda (edge ​​computing).

Nesta solução, o BRAV-7721 desempenha as seguintes funções principais:

• Processamento Poderoso: Suporta o processador de alto desempenho Intel Core i7-13700 (16 núcleos, 24 threads), atendendo às demandas de pré-processamento de imagem e multitarefa;
• Alta Capacidade de Memória: Conta com dois slots DDR5 SODIMM com suporte para até 64 GB de memória, atendendo aos requisitos de cache de imagem para PCBs de grande formato;
• Ampla Capacidade de Expansão: Oferece dois slots PCIe 4.0 x16 e um slot PCIe 4.0 x4, suportando uma GPU dedicada NVIDIA RTX 4070 e placas de rede PoE duplas;
• Conectividade para Múltiplas Câmeras: Equipado com três portas Gigabit Ethernet e duas placas de rede PoE de 4 portas, permitindo a conexão simultânea de até oito câmeras industriais GigE Vision;
• E/S de Alta Velocidade: Disponibiliza duas portas RS-232/422/485 e suporta a conexão de fontes de luz digitais de 8 canais;
• Estabilidade de Grau Industrial: Suporta uma ampla faixa de tensão de entrada (12 V CC) e apresenta confiabilidade de grau industrial em seu projeto, permitindo operação contínua 24 horas por dia, 7 dias por semana;

O BRAV-7721 gerencia não apenas a inferência de IA, mas também o agendamento da aquisição de imagens, o gerenciamento de armazenamento e a troca de dados com o sistema MES, concretizando verdadeiramente a "inteligência de borda integrada".

Principais vantagens da solução

Implementação e benefícios

Atualmente, este sistema inteligente de reinspeção foi implementado com sucesso em diversas empresas líderes do setor de PCBs, abrangendo uma variedade de tipos de produtos, como placas HDI, placas rígido-flexíveis e substratos de CI. Dados de campo demonstram:

• Substitui mais de 70% da carga de trabalho de reinspeção manual, reduzindo em 3 a 5 o número de inspetores de qualidade necessários por linha de produção;
• Reduz significativamente tanto a taxa de rejeição excessiva (falsas rejeições) quanto a taxa de falha na detecção, resultando em uma melhoria acentuada na estabilidade da qualidade;
• Garante a rastreabilidade dos dados de qualidade em todo o processo, fornecendo a base de dados para melhorias de processo e análises de CEP (Controle Estatístico de Processo).

Com alto desempenho computacional, ampla capacidade de expansão de E/S e confiabilidade de nível industrial, o sistema de computação de borda (edge ​​computing) JHCTECH BRAV-7721 oferece uma base de hardware sólida para sistemas de inspeção visual baseados em IA. Aliada a algoritmos de visão computacional com IA de ponta e aceleração de inferência por GPU, essa solução ajuda os fabricantes a alcançar avanços significativos em redução de custos, melhoria da qualidade e ganhos de eficiência.

A JHCTECH continuará focada em plataformas de hardware para computação industrial, trabalhando em estreita colaboração com parceiros da área de visão computacional com IA para oferecer soluções de computação de borda com IA mais estáveis, eficientes e econômicas para a indústria de manufatura de eletrônicos.

Saiba mais sobre a série BRAV-7721