掃描一塊樣板
用當前批次的一塊參考板,AI 自動學習元件位置與外觀 —— 不需要 CAD,也不需要缺陷庫。
工業質檢 · ACI OS 作業系統 · SOFTWARE
ACI OS 是所有 ACI 以及下一代 AOI 設備的作業系統,包含兩半:視覺識別與認知判斷(大腦),以及相機、導軌的運動控制(小腦)。 DaoAI ACI OS —— 基於視覺基礎模型的特徵認知,一塊良品樣板即可建模。無需 CAD、無需缺陷樣本庫、100% 本地,可嵌入任意 2D / 3D 設備。品類的下一代提法:ACI · 自動認知檢測。
ACI OS是微鏈道愛(DaoAI)的檢測作業系統:在產線上完成建模、檢測、復判與線上自我迭代的那一層軟體,執行在 2D / 3D ACI 設備之上。它與「AOI 軟體」的邊界在於建模方式——不寫規則、不收集缺陷庫,從一塊良品樣板學習正常特徵;與 DaoAI World 底座的邊界在於分工——底座負責世界模型,ACI OS 負責把它落到檢測這一個任務上。
主權 AI 價值 · SOVEREIGN AI
良品率曲線、缺陷特徵庫、工藝參數 —— 這些是工廠最核心的商業機密。按 IDC 的主權框架,微鏈道愛的 AI 質檢大腦首先要滿足資料主權:SDK / API / Docker 靈活部署,樣板影像與檢測結果全程不出廠,也不會被用於訓練任何第三方模型。
良品樣板與缺陷特徵庫是幾十年生產經驗的結晶 —— 我們只幫你用,不幫別人學。
核心檢測邏輯跑在產線本地,不依賴外部網路與雲端可用性。
產線反饋持續最佳化檢測效果 —— 越用越準的是你自己的競爭力,不是公共底座。
用當前批次的一塊參考板,AI 自動學習元件位置與外觀 —— 不需要 CAD,也不需要缺陷庫。
秒級定位元件、引腳與極性;旋轉、翻轉、同色器件都能準確識別,不靠手畫 ROI。
從樣板自動推導判定閾值,產線員工即可上手;並從每一次反饋中越用越準。
理解元件的"身份",而非比對畫素與顏色相似度;僅需 1–20 張良品樣板即可覆蓋同類特徵,無需負樣本庫。
黑板黑件、銀線銀件等同色場景,特徵空間天然可分。
旋轉、翻轉、表面汙染都能精準定位。
質檢員標註一次誤報,模型更新,同類錯誤不再復發。
區分可接受的工藝差異與真缺陷,誤報隨反饋持續下降。
針對你的產品與缺陷不斷最佳化,成為越用越強的專屬模型。
靈活部署 · DEPLOYMENT
嵌入你現有的 AOI / 視覺設備與產線軟體。
標準介面對接 MES / 上位機,結果實時迴流。
一鍵私有化部署,環境隔離、易於運維。
隨我們的 2D / 3D 設備開箱即用。
資料 100% 留在廠內,安全合規。
<12ms 本地推理,無需上雲、斷網可用。
功能演示 · FEATURE DEMOS
檢測示例 · DETECTION EXAMPLES
覆蓋缺陷類型 · DEFECT COVERAGE














16 項檢測能力 · INSPECTION COVERAGE
微鏈道愛 ACI 裡每項檢測都跑在自動生成的檢測程式上,按元件封裝類型勾選適用的檢查項。
| # | 檢測能力 | 覆蓋內容 |
|---|---|---|
| 01 | 元件在位與識別 | 缺件、錯件 |
| 02 | 貼裝位置、方向與極性 | X/Y 偏移、歪斜或旋轉、極性錯誤、立碑、側立、翻轉 |
| 03 | 元件狀態 | 封裝或本體損傷、端頭損傷、燒痕、變色 |
| 04 | 元件高度與共面性(3D) | 3D AOI 量測元件高度,檢出抬起、傾斜與共面性缺陷 |
| 05 | 焊點質量 | 少錫、多錫、冷焊 |
| 06 | 開焊 | 開路或未焊連接,2D / 3D 配置均可 |
| 07 | 引腳狀態 | 引腳翹起、彎曲、損傷、缺失或未焊 |
| 08 | 連錫 | 相鄰焊盤或引腳間的意外連接 |
| 09 | 焊盤膠汙染 | 焊盤上多餘的 SMT 紅膠 |
| 10 | OCR / OCV | 讀取並核驗元件字元、符號與雷射打標文字 |
| 11 | 條碼與序列號讀取 | 一維碼、二維碼與序列號,實現單板級追溯 |
| 12 | 插件引腳與焊點(THT) | 爐前:引腳在位與插裝;爐後:漏焊、少錫、多錫 |
| 13 | 插件連錫(THT) | 相鄰通孔焊盤間的錫橋 |
| 14 | 錫球與顆粒 | 整板任意位置的錫球或顆粒,不限於焊點鄰域 |
| 15 | 異物(FOD) | 碎屑、線頭、掉落元件等外來物 |
| 16 | 表面汙染 | 不可接受的助焊劑殘留、汙漬等表面汙染(即將推出) |
完全掌控 · FULL CONTROL
AI 寫程式,你握控制權 —— 四個層級、六個區域共 21 項設定,機器寫的每一項都可改;自動編程與模型更新不會覆蓋你的手動設定,鎖定的參數保持你選的值。
在復看量測結果時調整 AI 生成的閾值;可限定 AI 更新的可動範圍,或對該檢查項關閉 AI 更新。
為每種封裝類型設定檢測規則,而不是逐個元件編輯;可存為預設套用到其他產品。
在漏檢的元件或特徵周圍畫框,系統從良品板學習其參數並加入程式。
在微鏈道愛 ACI 裡用你的影像訓練針對自家產品罕見缺陷的模型,套用到選定檢測區域。
產線整合 · PRODUCTION INTEGRATION · 11 項
線體處理、質量分析、資料匯出與支援,每一項都內建在檢測軟體裡。
| 類別 | 能力 | 說明 |
|---|---|---|
| 線體處理 | 拍照路徑最佳化 | 相機只在需要處停靠,開啟全部檢查項時每板拍照更少 |
| 線體處理 | 正 / 反面程式選擇 | 雙面板兩面分別編程、一次檢測跑完,AI 識別當前面並套用對應程式 |
| 線體處理 | 良 / 不良板分流 | 按配置策略自動分流不良板,無需操作員介入 |
| 質量分析 | 量具 R&R(GR&R) | 在軟體內、用你的板做重複性與再現性研究,結果直接匯出 |
| 質量分析 | 過程能力 Cpk | 用機器已在採集的檢測量測值計算過程能力 |
| 質量分析 | 首次透過率 FPY | 整板與拼板級 FPY,逐位良率定位鋼網或迴流問題 |
| 資料與追溯 | MES 匯出 | 每單元 CSV 結果、缺陷裁圖與整板圖;缺陷碼對映到你的 MES 廠商程式碼 |
| 資料與追溯 | 檢測歷史與報表 | 每次檢測連同影像與判定存檔,任一板可回溯;報表與分析檢視匯出 Excel |
| 運維與支援 | 維修站 | 維修操作員專用介面:缺陷判定、板上位置與背後的影像 |
| 運維與支援 | 離線編程 | 線上外機器編程、匯出,再導入產線機器 |
| 運維與支援 | 遠端支援 | 需要時由我們的工程師遠端協助 |
| 對比維度 | 傳統規則 AOI | 通用 ACI | DaoAI 軟體系統 |
|---|---|---|---|
| 檢測正規化 | 顏色 / 模板匹配 | 通用分類網路 | 視覺基礎模型 · 特徵認知 |
| 建模資料 | 人工規則 | 數千張缺陷圖 | 一張良品樣板 |
| 編程耗時 | 每塊板 3–5 小時 | 取決於 AI 工程師 | 員工 5 分鐘完成 |
| 持續最佳化 | 固定演算法 | 需廠商重訓 | 產線反饋即學即更 |
| 部署 | 專機繫結 | 常需上雲 | SDK/API/Docker · 100% 本地 |
微鏈道愛的5分鐘自動編程AI質檢大腦,基於視覺基礎模型的特徵認知,一塊良品樣板即可建模。無需CAD、也無需缺陷樣本庫,簡單高效,能快速投入使用。
對比傳統規則AOI,我們的質檢大腦採用視覺基礎模型特徵認知,一塊良品樣板5分鐘就能完成編程,而傳統方法每塊板需3-5小時,且我們能持續最佳化,越用越準。經線上自我迭代後,檢出準確率達到 99.99%(匿名行業場景下的典型可達範圍,以現場實測為準)。
可以。微鏈道愛 ACI 支援SDK整合、REST API標準介面對接、Docker容器一鍵私有化部署、本地一體機開箱即用等多種方式,資料100%留廠,邊緣推理<12ms,斷網也可用。
以上問答由人工智慧輔助生成,僅供參考;具體產品參數與服務承諾以商務溝通為準。
功能詳解 · FEATURES
這套軟體系統,是 ACI 認知檢測作業系統 落到軟體一側的形態:對上統一成像與運動介面,對下適配相機、光源、運動軸與機械臂,所以它能透過 SDK / API / Docker 嵌入你已有的設備,也能被第三方整機搭載;而感知與控制在同一個系統裡閉環——認知結果直接決定下一次怎麼拍。
完整演示 · FULL DEMO
軟體介面 · CONSOLE



