2D AI AOI 設備檢測 SMT 焊點缺陷成效顯著

在電子/PCBA 行業，SMT 焊點質量檢測至關重要。微鏈道愛的 2D AI AOI 設備憑借先進技術，為解決焊點缺陷檢測提供有效方案。

電子/PCBA 行業近年來發展迅速，電子產品不斷向小型化、高性能化發展。在 SMT（表面貼裝技術）生產線上，SMT 焊點的質量直接影響着電子產品的性能和可靠性。某電子製造企業的 SMT 產線，主要生產各類 PCB 板，其檢測對象為 SMT 焊點的虛焊、連錫、少錫等缺陷。這些焊點微小且密集，傳統檢測方式難以滿足高精度、高效率的檢測需求。

痛點：這道坎為什麼難過

從多個維度來看，該企業面臨诸多困境。在漏檢率方面，傳統規則 AOI 對複雜焊點缺陷的漏檢率高達 4%，導致部分不良產品流入後續工序。誤報率更是嚴重，達到 20%，大量的誤報需要人工複判，增加了人工複判工時，平均每天人工複判工時達到 8 小時。換型停機時間長也是一大問題，每次換型需要停機 2 小時進行參數調整，影響生產效率。從合規風險角度，焊點缺陷若未及時檢測出來，可能導致產品質量不達標，面臨市場召回等風險，增加單件成本。

這些問題之所以難解決，從工藝層面來看，SMT 焊點的焊接工藝複雜，不同的焊接參數會導致焊點形態各異，難以用統一的規則進行檢測。從成像層面，微小的焊點在傳統成像設備下難以清晰成像，導致檢測精度受限。從材料層面，不同的焊料和 PCB 材料會影響焊點的外觀和電氣性能，增加了缺陷檢測的難度。結合今日熱點方向，國產世界模型適配國產昇腾算力後在工業視覺質檢場景的性能表現有待驗證，傳統的檢測方法難以充分利用這種新的算力優勢。

技術原理

微鏈道愛的 2D AI AOI 設備采用高分辨 2D 成像技術，能夠清晰捕捉焊點的細微特征。同時，結合深度學習二次判圖算法，通過大量的焊點數據進行訓練，讓模型學習焊點的正常和缺陷特征。該設備的硬件機製包括高性能工業相機和穩定的光源系統，確保成像的清晰度和穩定性。這種方法之所以有效，是因為深度學習算法能夠自動學習和識別複雜的焊點特征，不受傳統規則的限製，能夠更準確地檢測出各種焊點缺陷。

與傳統的規則 AOI 相比，規則 AOI 需要人工設定複雜的檢測規則，難以適應焊點形態的多樣性，而 2D AI AOI 設備通過深度學習自動學習，能夠快速適應不同的焊點和缺陷類型。與人工目檢相比，人工目檢容易受到疲劳和主觀因素的影響，檢測效率和精度較低，而 2D AI AOI 設備能夠實現高速在線全檢，提高檢測效率和精度。

典型應用場景

• 虛焊檢測：通過高分辨 2D 成像捕捉焊點的形態和紋理特征，深度學習算法分析焊點與 PCB 板之間的連接情況，判斷是否存在虛焊。難點在於虛焊的特征不明顯，需要算法具備高靈敏度和準確性。
• 連錫檢測：設備對焊點的邊緣和輪廓進行精確成像，識別相邻焊點之間是否存在連接。難點在於連錫的形態各異，且可能與正常焊點的邊緣特征相似，容易產生誤判。
• 少錫檢測：分析焊點的面積和高度，判斷焊點的錫量是否充足。難點在於少錫的程度不同，需要算法能夠準確區分正常和少錫的焊點。
• 表面缺陷檢測：檢測焊點表面的劃痕、裂紋等缺陷，利用高分辨成像和深度學習對表面特征進行分析。難點在於表面缺陷微小，需要高分辨率的成像設備和精細的算法。

落地案例

某中型電子製造企業，其 SMT 產線每天生產 PCB 板 5000 塊。在引入微鏈道愛的 2D AI AOI 設備前，漏檢率為 4%，誤報率為 20%，換型停機時間為 2 小時。上線過程中，微鏈道愛技術團隊對設備進行了安裝調試，利用 10 張良品進行了正樣本學習，快速完成了建模。上線後，漏檢率降低至 0.6%，誤報率降低至 5%，換型停機時間縮短至 5 分鐘。

2D AI AOI 設備為 SMT 焊點檢測帶來了高精度、高效率的解決方案。

微鏈道愛解決方案與產品

以 2D AI AOI 設備為核心，微鏈道愛提供了完整的解決方案。在建模方面，利用 DaoAI AI AOI 軟件系統，通過 1-20 張良品進行正樣本/少樣本學習，5 分鐘即可完成一塊良品的 0 代碼自動編程。在換型方面，設備能夠快速適應不同的產品和工序，換型時間縮短至 5 分鐘。在部署方面，支持 100% 本地私有化，數據不出廠，保障數據安全。同時，可與企業現有的產線系統進行集成，實現無縫對接。

通過使用微鏈道愛的 2D AI AOI 設備，企業在多個方面取得了顯著成效。在檢測精度上，檢出率達到了 99.4%，大幅提高了產品質量。誤報率降低了 -75%，減少了人工複判工時，提高了生產效率。換型時間從 2 小時縮短至 5 分鐘，減少了停機時間，增加了產能。