PCB产业迫切需要AI和机器学习

尽管AI的发展正在全行业范围内迅速发展，但PCB制造方面的挑战以同样的速度增长，甚至更快。对于挠性材料和缩小走线的几何形状，是缺陷检测两个困难领域。下一代复合材料，例如液晶聚酰胺（LCP）和改性聚酰胺（MPI），给制造商提出了新的挑战，，包括图像采集，处理，变形和更细的线条。例如，用于柔性PCB的材料越先进，导致识别出的缺陷越多，从而导致更多的错误警报。制造商使用这种复杂材料的目的是在确定错误警报的过程中最大程度地减少对面板的处理。因此，Flex PCB（图3）是一种将可能从AI实施中大大受益的产品类型，因为系统将学会在更严格的参数范围内进行制造。

图3.柔性电路为自动光学检查带来了其他问题。

用于5G的PCB是另一种高要求，并且有可能从人工智能支持的专业知识中受益匪浅。5G应用所需的HDI PCB需要更细的线宽，直的侧壁几何形状和严格的参数。这使得缺陷检测比以往更加困难，对于人类专家而言，要有效地完成缺陷检测将极具挑战。

考虑到这些以及其他未知的PCB制造挑战，人工智能驱动的工厂将成为未来生产的关键。要在全球范围内实现AI应用的发展，需要更多的时间才能实现PCB制造，但是很显然，系统级AI的实现已经到来，为全自动PCB工厂的未来奠定了基础。

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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