德承GP-3000导入高精度PCBA板AOI检测系统
背景介绍
随着信息科技(it, information technology)的快速发展，电子产品微型化是普遍的趋势，而产品内使用的电子元件、pcb电路板除了体积变小之外也越加的精密。以往pcba的质量检测是透过人工进行目视判断，但随着微型化的发展，细小的缺陷对检查员的视力是一大挑战外，也充斥着人工判断的不稳定性，越来越多的制造商寻求机器视觉解决方案，来满足他们的业务需求。
基于机器视觉技术的自动光学检测 (aoi，automated optical inspection)，结合了ai人工智能和深度学习，可大幅提升检测的准确度与效率。因此，越来越多的电子制造厂，采用aoi取代以往人工目视进行pcba表面细部缺陷的检测，以因应日益精密的检测标准，同时追求产能提高的目标。
东南亚一家自动化的设备商，使用德承gp-3000结合geb-3301 (gpu卡扩展盒)及搭载nvidia geforce rtx 3070 gpu卡作为pcba缺陷检测系统。该公司利用aoi和深度学习软件来准确地检测和标记pcba缺陷，例如材料表面缺陷、焊接缺陷或元件缺失或错位。透过高效能的gp-3000，检测系统可以分析极为复杂细微的图像，并可自动对良品和瑕疵品进行分类。
客戶需求
高效能运算
要快速准确地处理高分辨率的影像辨识和模型运算，aoi必须搭配高效能嵌入式电脑。核心的嵌入式电脑还需连接许多周边高速装置才能使得aoi系统完备，因此需要高效能的cpu才能多任务处理和高负载工作。
gpu加速深度学习
在结合深度学习的系统中，必须不断累积训练数据，数以千计的图像用于提高检测每种缺陷类型的演算和推理，使得软件能够自动学习和区分有缺陷的物体图像。因此除了cpu，还需要布署一张220w的nvidia geforce rtx 3070 gpu卡，才能加快图形处理的运算过程。
pci扩展及丰富i/o
aoi系统是由以下组件集成：红外线传感器、工业相机、影像撷取卡、光源、运动控制器等。pcba由输送带运送到拍摄台上，红外线感应到pcba后触发相机拍摄，获取的影像由影像撷取卡撷取送至电脑分析，经软件的判别如遇缺陷品就会触发机械手臂进行排除。因此电脑需要丰富的i/o 接口如usb、com、lan、dio和pci等来连接相关的周边装置。
为何选择德承？
xeon®工作站等级cpu
作为机器视觉系统核心的gp-3000，支持720 w超大功耗，才能满足双gpu卡和满载工作的任务需求。gp-3000配备第9代/第8代intel xeon / core工作站等级高效能cpu，可高达八核心，并支持2组ddr4-2666 ecc/non-ecc so-dimm高达64gb内存。
gpu卡扩展
gp-3000透过专属的geb (gpu卡扩展盒)可扩展至多两张250w高阶gpu全长卡，其｢可调式3d gpu卡固定架｣(专利证号: i763318)，能在高震动环境下提供gpu卡的稳固锁定。gp-3000还可透过geb-3301外接单个gpu卡或透过geb-3601外接双gpu卡。gp-3000的防尘式散热机构(专利证号: i778522)能提供有效的散热，确保cpu/gpu在恶劣条件下不会过热。gp-3000能够满足新兴的gpu边缘运算，如自动驾驶、视觉检测和安全监控。
丰富i/o及模块化扩展
gp-3000内建多个原生i/o接口，如5x gbe lan以及6x usb3.2高速i/o。透过geb的多个pci/pcie插槽还可添加其他各类高速i/o卡、影像撷取卡等。此外，德承专属的cmi/cfm模块更可针对用户的需求额外扩展i/o或其他功能如：10 gbe lan、usb、poe、ign功能。
强悍的gp-3000也拥有许多的强固设计以运作于严苛环境中，如支持9-48 vdc宽电压、-40~70°c宽工作温度，还通过mil-std-810g军规标准、e-mark、en 50155 (en 50121-3-2 only)认证。
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基于机器视觉技术的自动光学检测 (aoi，automated optical inspection)，结合了ai人工智能和深度学习，可大幅提升检测的准确度与效率。因此，越来越多的电子制造厂，采用aoi取代以往人工目视进行pcba表面细部缺陷的检测，以因应日益精密的检测标准，同时追求产能提高的目标。
东南亚一家自动化的设备商，使用德承gp-3000结合geb-3301 (gpu卡扩展盒)及搭载nvidia geforce rtx 3070 gpu卡作为pcba缺陷检测系统。该公司利用aoi和深度学习软件来准确地检测和标记pcba缺陷，例如材料表面缺陷、焊接缺陷或元件缺失或错位。透过高效能的gp-3000，检测系统可以分析极为复杂细微的图像，并可自动对良品和瑕疵品进行分类。
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