被動元件是電子元器件的重要組成部分，主要包括電阻、電容、電感，應用于電子工業的方方面面，是電子產業景氣度的風向標之一。全球被動元件市場規模將近300億美元，其中電容市場占比約73%，電感占比約17%，電阻占比約10%（數據來源于：前瞻研究院）。杰銳思智能科技認為，未來，隨著5G、電動車、VR、AI等多應用需求逐步起量，被動元件的市場空間有望加速增長，元器件檢測等上下游產業也將迎來新一輪爆發。
市場增勢強勁 元器件檢測迎更大挑戰
全球電子信息產業迎來快速擴張，電子產品趨向微型化，需在輕薄短小的空間里展現更強大的功能。一臺手機中就有多達800多個被動元件，基礎電子元件也在不斷推陳出新，無論是在應用還是產品性能與品質方面都快速迭代升級，這對元器件檢測等上下游企業來說，既是機遇也是挑戰。
杰銳思智能科技認為，未來，隨著5G、電動車、VR、AI等多應用需求逐步起量，被動元件的市場空間有望加速增長，元器件檢測等上下游產業也將迎來新一輪爆發。
業界期盼借助自動化技術提供零缺陷的產品，生產系統能夠應對需求進行靈活調整，以縮短產品上市時間。以基礎被動元器件 -- 電感為例。電感是最常見的基礎被動電子元器件之一，結構與變壓器類似，但只有一個繞組，在電路中主要起到濾波、振蕩、延遲、陷波等作用，還有篩選信號、過濾噪聲、穩定電流及抑制電磁波干擾等作用。
為保證終端應用電子產品的質量，對電感等基礎元器件進行檢測篩選是元器件出廠上機前至關重要的環節。
傳統檢測技術生產力低下，生產型企業培養大量的專業質檢人員，對成品進行人工目視檢查，人力物力耗費巨大，且人工檢測可控性差，長時間工作易產生視覺疲勞，檢測結果沒有數據支撐，無法跟蹤溯源，已無法適應當前行業發展的需求。
市場亟需一款高精度、高速度、高穩定性的被動元器件檢測解決方案。
快速占領市場制高點 順利牽手龍頭企業
杰銳思深耕消費電子領域多年，越來越多的客戶提出電子元器件的自動化檢測需求。
針對客戶需求，杰銳思采用CTO模式（敏捷開發平臺）針對客戶具體的訂單需求進行快速、精準的配置，從機械設計平臺、電子設計平臺、電氣設計平臺和軟件設計平臺快速匹配資源，不斷給客戶提供定制化產品檢測解決方案。客戶確認方案后，杰銳思團隊會進一步溝通客戶驗收標準，針對客戶標準明確設計細節、進行方案再細化。
通過出色的硬件和簡易使用的公用程序，杰銳思自動化檢測解決方案幫助客戶縮短開發時間并節省高達25%的成本，同時維持卓越產量及精確度，提升整體性能10%以上。在行業龍頭企業實現批量交貨，大大鼓舞了杰銳思電感檢測團隊，更加堅定了在元器件檢測行業繼續扎根的信心。
杰銳思檢測設備得以順利供貨電感龍頭廠商，不僅僅是基于杰銳思在AI工業視覺領域的豐富檢測經驗，更是杰銳思電感檢測團隊把一件事做到極致、鐵杵磨成針的熊熊團魂燃燒的力量，最終打造了這樣一臺傳說中的設備：
AI算法微觀檢測 瑕疵缺陷無處遁形
杰銳思電感檢測設備，配備自主研發的AI深度學習算法軟件，該軟件通過深度學習算法進行特征學習，通過分層網絡獲取分層次的特征信息，并對檢測數據進行訓練反饋實時生成檢測報表，從而解決以往需要人工設計特征的重要難題。
杰銳思深度學習算法軟件檢測畫面
可檢測包括：包括裂紋、碎片、孔洞、異物、粘粉、壓傷、露銅、裁切不良、缺損、劃痕、翼片缺損等。檢測最小裂紋尺寸為25.4um*508um，檢測精度3um，系統運行可精確檢測定位缺陷，計算缺陷的相關指標，最后根據標準規格對產品進行OK/NG判定，實現單顆產品完整表面質檢。
創新技術快速迭代 全尺寸檢測高效便捷
創新優化高速轉塔機臺，多工位并行檢測，大大提升了電感檢測速率、檢測精度，極大節省空間。最大檢測尺寸：18mm*18mm*6mm，最小檢測尺寸：4.2mm*4.2mm*0.9mm。
杰銳思電感六面檢測設備
機臺通過多次優化升級已實現全自動上下料、自動換盤，新一代檢測設備集合外觀缺陷檢測、性能測試、編帶封裝等多功能一體，大大提升了檢測效率，降低了生產成本，進一步減少人工干預，實現電感檢測高度自動化。
積極擴產規模交付 優質團隊定制服務
杰銳思電感六面檢測設備順利批量供應行業龍頭企業，并建立長期穩定的合作關系，得益于杰銳思完善的質量管理體系。追求高品質一直是杰銳思每個部門的基因。從客戶規格設計評審，到生產質量控制再到服務部門的服務和反饋，均具備完善的流程與考核體系，確?？蛻糍|量與交期?，F場售后人員高效響應客戶需求，主動溝通、積極改進，實現7*24小時金牌服務
杰銳思完備的管理體系和團隊嚴謹認真的工作態度和贏得了客戶廣泛認可和信任，杰銳思電感檢測設備也收獲了良好的品牌口碑，元器件檢測訂單絡繹不絕。
篤定AI時代 創新智造迎接藍海
未來，隨著電子信息技術的不斷發展，5G、物聯網（諸如智能家居、可穿戴設備等）以及汽車電子將成為元器件增長的主要驅動力，元器件檢測也將迎來廣闊藍海。
面對瞬息萬變的藍海市場，杰銳思也將不斷創新，加大研發投入，在AI工業視覺領域繼續深耕，更好的踐行實現工業制造高度自動化、智能化目標。
