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    This paper introduces an AI-driven approach to bolster the reliability of automatic solder joint failure detection for PCB Assembly development. Our method employs a 2-stage framework integrating localization and classification. To address domain specific challenges, we propose a post-training correction method based on a fixed solder joint arrangement. Our work is validated on unseen data acquired in a field.

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