PCB Defect Detector

Présentation

PCB Defect Detector est un système de contrôle qualité alimenté par l’IA, conçu pour détecter automatiquement les défauts sur les circuits imprimés (PCB). Utilisant des techniques avancées de vision par ordinateur et d’apprentissage profond, il identifie les défauts de fabrication avec une grande précision, réduisant le temps d’inspection manuelle et améliorant la qualité de production.

Le Problème

L’inspection manuelle des PCB est :

• Chronophage : Les inspecteurs humains ne peuvent vérifier qu’un nombre limité de cartes par heure
• Sujette aux erreurs : La fatigue entraîne des défauts manqués, surtout pour les petits composants
• Coûteuse : Nécessite du personnel formé et ralentit la production
• Incohérente : La qualité varie entre les inspecteurs et les équipes

La Solution

PCB Defect Detector automatise le processus d’inspection grâce à l’IA :

• Détection en Temps Réel : Analyse des images PCB en millisecondes
• Haute Précision : Modèles d’apprentissage profond entraînés sur des milliers d’échantillons
• Types de Défauts Multiples : Détecte les ponts de soudure, composants manquants, désalignements, etc.
• Intégration Facile : API REST pour une intégration transparente avec les lignes de production

Types de Défauts Détectés

1. Ponts de Soudure : Connexions indésirables entre les pads
2. Composants Manquants : Pads vides où des composants devraient être placés
3. Composants Désalignés : Composants mal centrés sur les pads
4. Tombstoning : Composants dressés sur une extrémité
5. Soudures Froides : Mauvaises connexions de soudure
6. Rayures & Dommages : Dommages physiques sur la surface du PCB

Stack Technologique

• Deep Learning : TensorFlow / PyTorch
• Vision par Ordinateur : OpenCV
• Backend : Python, FastAPI
• Architecture du Modèle : YOLO / ResNet pour la détection d’objets
• Données d’Entraînement : Dataset personnalisé avec augmentation

Fonctionnement

1. Capture d’Image : Caméra haute résolution capture l’image du PCB
2. Prétraitement : Normalisation et amélioration de l’image
3. Détection : Le modèle IA analyse l’image pour les défauts
4. Classification : Chaque défaut est catégorisé par type et sévérité
5. Rapport : Résultats envoyés au tableau de bord de contrôle qualité

Métriques de Performance

Métrique	Valeur
Précision	>95%
Temps de Traitement	<100ms par carte
Taux de Faux Positifs	<2%
Types de Défauts	6+ catégories

Cas d’Utilisation

• Fabrication Électronique : Contrôle qualité automatisé sur les lignes de production
• Prototypage PCB : Validation rapide des cartes prototypes
• Services de Réparation : Identification des problèmes sur les cartes défectueuses
• Éducation : Outil pédagogique pour les étudiants en électronique