挑战与方案
金手指划伤与氧化检测
挑战环境光反射干扰下传统 AOI 误报率高达 30%，细微划伤和早期氧化仍容易被漏检。
方案APDT 正样本学习仅需 1–20 张良品图像，5 分钟 0 代码完成换型与建模。
98%检出率
-65%误报率
5min换型耗时(原30min)
电子 / PCBA · 应用场景 · APPLICATION
金手指划伤与氧化检测
金手指是 PCBA 板对外连接的关键部位，表面划伤、氧化会直接影响插拔可靠性。
场景 · 金手指划伤 / 氧化
金手指划伤与氧化检测
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推荐机型：2D AI AOI · 3D AI AOI · AOI 软件
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本文由人工智能生成。文中客户案例为基于产品真实能力的模拟场景，成效数字为示例性质；官方标定口径以产品页为准。
常见问题 · FAQ
金手指划伤与氧化检测最主要的挑战是什么？
环境光反射干扰下传统 AOI 误报率高达 30%，细微划伤和早期氧化仍容易被漏检。
DaoAI 是如何解决这个问题的？
APDT 正样本学习仅需 1–20 张良品图像，5 分钟 0 代码完成换型与建模。
这套方案能达到什么效果？
在实际产线案例中，检出率达到 98%，误报率达到 -65%，换型耗时(原30min)达到 5min（案例为基于产品真实能力的模拟场景，成效数字为示例性质，具体以实测为准）。
需要提前准备 CAD 图纸或大量缺陷样本吗？
不需要。DaoAI 基于视觉基础模型的特征认知与 APDT 正样本学习，仅需 1–20 张良品样本即可完成建模，无需 CAD 图纸，也无需预先积累缺陷样本库，操作员 5 分钟即可自主完成换型上线。