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– Branche Elektroindustrie

KI für die visuelle Qualitäts­kontrolle  in der Elektro­industrie – von der Leiterplatte bis zum Endprodukt.

Wie Deep Learning basierte KI-Algorithmen sowohl einfache, wie auch komplexe Fehler entlang der gesamten Wertschöpfungskette in Echtzeit erkennen und Prozesse nachhaltig verbessern. 

Optische Bauteilprüfung als Wettbewerbs­vorteil – Qualität mit entscheidender Präzision.

In modernen Fertigungsprozessen elektronischer Bauteile können schon kleinste Fehler gravierende Folgen haben: falsch bestückte Leiterplatten, beschädigte Kabel, Kurzschlüsse durch Zinnbrücken oder fehlende Rückverfolgbarkeit. Die Konsequenzen reichen von hohen Kosten durch Fehlproduktion, Pseudoausschuss und Nacharbeit bis hin zu Reklamationen, die Image und Kundenbindung gefährden. Zudem führen steigende Komplexität durch Miniaturisierung, kurze Entwicklungszyklen, strenge Normanforderungen sowie ein enormer Kostendruck dazu, dass der Einsatz neuer AOI-Verfahren und -Technologien in der verarbeitenden Industrie immer wichtiger wird.


Lötstellen- und Bauteilinspektion voll automatisiert

Mit einer durchgängigen KI-gestützten Qualitätssicherung werden Fehler wie Leiterbahnbrüche, Lötbrücken, mangelhafte Reinigung oder falsch eingesetzte Bauteile zuverlässig inspiziert und klassifiziert. Standardisierte Abläufe, digitale Rückverfolgbarkeit und stabile Prozessparameter sichern die Produktion, wie auch die Einhaltung internationaler Normen.

36ZERO Vision nutzt Deep Learning zur automatischen, visuellen Inspektion und ist branchenübergreifend einsetzbar – ob in Stromspeichern und Batterien, bei Kabelbäumen, Steckverbindern, Schaltern oder Leiterplatten. In allen Anwendungen gilt: Frühzeitige Fehlererkennung schützt vor teuren Reklamationen, sichert Wettbewerbsvorteile und schafft den Freiraum, sich wieder auf das Wesentliche zu konzentrieren – Innovation und Wachstum.

Die Cloud-Plattform dient der Entwicklung von KI-Modellen individuell für jede Anwendung. Jedes Modell wird initial mit bekannten Fehlertypen trainiert und kann durch Interaktion mit Mitarbeitern kontinuierlich verbessert werden. So passt sie sich neuen Produktvarianten, Anwendungen und Fertigungsbedingungen flexibel an und macht Qualitätsentscheidungen weltweit standardisiert.

2D-Bilder industrieller Kameras werden mit den trainierten Modellen autark, on-premise und in Echtzeit analysiert, unterschiedliche Fehlermuster erkannt und Produkte objektiv in automatisierten Prüfverfahren bewertet. Elektronikkomponenten lassen sich ohne Verzögerung prüfen – schneller und präziser als manuelle Inspektionen oder klassische AOI-Systeme wie Anomalieerkennung, welche jedwede Abweichung als Fehler deklariert.

Die Mehrwerte für Hersteller von elektronischen Komponenten sind eine kostengünstige 100% Kontrolle und somit weniger Ausschuss, geringere Garantie- und Reparaturkosten sowie eine stärkere Marktposition durch nachweislich hohe Qualität.


Typische Fehlerarten in der
Elektroindustrie:

1. Mechanische Fehler


  • Falsche Bestückung: Bauteile verkehrt herum oder an der falschen Stelle auf der Leiterplatte.
  • Beschädigungen: Leiterbahnen zerkratzt, Bauteile beim Handling verbogen oder gebrochen.
  • Montagefehler: Gehäuse falsch verschraubt, fehlende Dichtungen, Kabel nicht richtig fixiert.

2. Verarbeitungsfehler


  • Kurzschlüsse: Durch Zinnbrücken, falsch verlötete Drähte oder defekte Isolierung.
  • Unterbrechungen: Leiterbahnbruch, Spritzer, Lötkugelbildung, Lötbrücken, ungenügende Benetzung oder fehlende Verbindungen.
  • Falsche Bauteilwerte: Widerstände, Kondensatoren oder IC’s mit falschen Spezifikationen eingesetzt.

3. Prozessfehler


  • Lackierfehler  und Beschichtungsfehler: Orangenhaut, Läufer, Einschlüssel, Pickel, Abplatzungen oder Blasen.
  • Falsche Prozessparamater und verschlissene Werkzeuge: Grate, Riefen, unsaubere Kanten, Brandspuren, Verfärbungen, Materialaufrauhung.
  • Unzureichende Reinigung: Korrosion durch Rückstände von Flussmitteln oder Chemikalien.
  • Mangelnde Rückverfolgbarkeit: Chargen von Bauteilen nicht dokumentiert.

Herausforde­rungen von optischer Bauteilprüfung

Produkt- & Prozesskomplexität

Miniaturisierung (SMD, BGA) und hohe Anzahl an Bauteilen erschweren Fehlererkennung.

Normen & Zertifizierungen 

Hoher Dokumentationsaufwand und Sicherstellung der Rückverfolgbarkeit.

Defekterkennung

Balance zwischen teurer 100%-Prüfung und risikobehafteter Stichprobenkontrolle.

Kosten- & Zeitdruck

Kurze Entwicklungszyklen und steigender Preisdruck erfordern effiziente QM Technologien.

Digitalisierung & Datenmanagement

Oft Datensilos statt durchgängiger Transparenz und Standardisierung.
schieflage_bluetooth_antenne
Die Lötverbindung der Bluetooth-Antenne ist fehlerhaft, sie ist nicht in der vorgesehenen Lage montiert und weist eine Schieflage zur Sollposition auf.
qr-code_akku
Der QR-Code des Akku wurde erkannt.
4_schrauben
Der Klangprozessor wurde mit den vorgegebenen vier Schrauben fixiert.

Mehrwert


  • Kostensenkung – Weniger Ausschuss und Nacharbeit, sowie geringere Gewährleistungs- und Reparaturkosten.
  • Höhere Produktqualität & Zuverlässigkeit – Wettbewerbsvorteil durch bessere Performance der Produkte.
  • Produktivitätssteigerung durch höhchste Genauigkeit – Schnellere Durchlaufzeiten und weniger Stillstände in der Fertigung.
  • Erfüllung von Qualitätsanforderungen (z. B. ISO 9001, IATF 16949) – Stärkere Marktposition und Kundenbindung.
  • Bessere Prozessstabilität & Transparenz – Einheitliche Qualitätskontrollen und verbesserte Rückverfolgbarkeit im Falle von Reklamationen.
  • Langfristige Innovationsfähigkeit – Effektives Ressourcenmanagement für mehr Entwicklung & Innovation.

Applikationen

  • 1 // Stromspeicher und Batterien:
    Inspektion von Gehäuseverformung, Leckage, Kontaktkorrosion, Rissen und Dellen.
  • 2 // Elektromotoren:
    Erkennen von schiefen oder lose eingesetzte Komponenten, Harzüberständen, beschädigten Isolierfolien, herausstehenden oder losen Drähte und beschädigten Blechkanten.
  • 3 // Kabelkonfektionierung und Kabelbäume:
    Erkennung von falschen Windungen, Isolationsschäden, Baugruppen, lose oder fehlende Kabelbinder.
  • 4 // Stecker und Steckverbinder:
    Analyse von verbogenen Pins, feinen Rissen, fehlenden Kontakten, Verschmutzung oder falscher Kodierung.
  • 5 // SMD-Prüfung:
    Optische Inspektion von Kontaktabbrand, fehlerhafte Beschriftung oder Montagefehler.
  • 6 // Widerstände und Kondensatoren:
    Erkennung von falschen Werten (z. B. Farbringe, Aufdruck), Rissen, oder falscher Polung.
  • 7 // Leiterplatten (PCB’s):
    Überprüfung von  Lötstellen, fehlenden Bauteile, Haarrissen, Beschichtungen, Pads und Verunreinigungen.

Digitale Transformation durch KI im Maschinenbau