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。
