2D AI AOI 设备检测 SMT 焊点缺陷成效显著

在电子/PCBA 行业，SMT 焊点质量检测至关重要。微链道爱的 2D AI AOI 设备凭借先进技术，为解决焊点缺陷检测提供有效方案。

电子/PCBA 行业近年来发展迅速，电子产品不断向小型化、高性能化发展。在 SMT（表面贴装技术）生产线上，SMT 焊点的质量直接影响着电子产品的性能和可靠性。某电子制造企业的 SMT 产线，主要生产各类 PCB 板，其检测对象为 SMT 焊点的虚焊、连锡、少锡等缺陷。这些焊点微小且密集，传统检测方式难以满足高精度、高效率的检测需求。

痛点：这道坎为什么难过

从多个维度来看，该企业面临诸多困境。在漏检率方面，传统规则 AOI 对复杂焊点缺陷的漏检率高达 4%，导致部分不良产品流入后续工序。误报率更是严重，达到 20%，大量的误报需要人工复判，增加了人工复判工时，平均每天人工复判工时达到 8 小时。换型停机时间长也是一大问题，每次换型需要停机 2 小时进行参数调整，影响生产效率。从合规风险角度，焊点缺陷若未及时检测出来，可能导致产品质量不达标，面临市场召回等风险，增加单件成本。

这些问题之所以难解决，从工艺层面来看，SMT 焊点的焊接工艺复杂，不同的焊接参数会导致焊点形态各异，难以用统一的规则进行检测。从成像层面，微小的焊点在传统成像设备下难以清晰成像，导致检测精度受限。从材料层面，不同的焊料和 PCB 材料会影响焊点的外观和电气性能，增加了缺陷检测的难度。结合今日热点方向，国产世界模型适配国产昇腾算力后在工业视觉质检场景的性能表现有待验证，传统的检测方法难以充分利用这种新的算力优势。

技术原理

微链道爱的 2D AI AOI 设备采用高分辨 2D 成像技术，能够清晰捕捉焊点的细微特征。同时，结合深度学习二次判图算法，通过大量的焊点数据进行训练，让模型学习焊点的正常和缺陷特征。该设备的硬件机制包括高性能工业相机和稳定的光源系统，确保成像的清晰度和稳定性。这种方法之所以有效，是因为深度学习算法能够自动学习和识别复杂的焊点特征，不受传统规则的限制，能够更准确地检测出各种焊点缺陷。

与传统的规则 AOI 相比，规则 AOI 需要人工设定复杂的检测规则，难以适应焊点形态的多样性，而 2D AI AOI 设备通过深度学习自动学习，能够快速适应不同的焊点和缺陷类型。与人工目检相比，人工目检容易受到疲劳和主观因素的影响，检测效率和精度较低，而 2D AI AOI 设备能够实现高速在线全检，提高检测效率和精度。

典型应用场景

• 虚焊检测：通过高分辨 2D 成像捕捉焊点的形态和纹理特征，深度学习算法分析焊点与 PCB 板之间的连接情况，判断是否存在虚焊。难点在于虚焊的特征不明显，需要算法具备高灵敏度和准确性。
• 连锡检测：设备对焊点的边缘和轮廓进行精确成像，识别相邻焊点之间是否存在连接。难点在于连锡的形态各异，且可能与正常焊点的边缘特征相似，容易产生误判。
• 少锡检测：分析焊点的面积和高度，判断焊点的锡量是否充足。难点在于少锡的程度不同，需要算法能够准确区分正常和少锡的焊点。
• 表面缺陷检测：检测焊点表面的划痕、裂纹等缺陷，利用高分辨成像和深度学习对表面特征进行分析。难点在于表面缺陷微小，需要高分辨率的成像设备和精细的算法。

落地案例

某中型电子制造企业，其 SMT 产线每天生产 PCB 板 5000 块。在引入微链道爱的 2D AI AOI 设备前，漏检率为 4%，误报率为 20%，换型停机时间为 2 小时。上线过程中，微链道爱技术团队对设备进行了安装调试，利用 10 张良品进行了正样本学习，快速完成了建模。上线后，漏检率降低至 0.6%，误报率降低至 5%，换型停机时间缩短至 5 分钟。

2D AI AOI 设备为 SMT 焊点检测带来了高精度、高效率的解决方案。

微链道爱解决方案与产品

以 2D AI AOI 设备为核心，微链道爱提供了完整的解决方案。在建模方面，利用 DaoAI AI AOI 软件系统，通过 1-20 张良品进行正样本/少样本学习，5 分钟即可完成一块良品的 0 代码自动编程。在换型方面，设备能够快速适应不同的产品和工序，换型时间缩短至 5 分钟。在部署方面，支持 100% 本地私有化，数据不出厂，保障数据安全。同时，可与企业现有的产线系统进行集成，实现无缝对接。

通过使用微链道爱的 2D AI AOI 设备，企业在多个方面取得了显著成效。在检测精度上，检出率达到了 99.4%，大幅提高了产品质量。误报率降低了 -75%，减少了人工复判工时，提高了生产效率。换型时间从 2 小时缩短至 5 分钟，减少了停机时间，增加了产能。