2D AI AOI 裝置檢測金手指劃傷與氧化成效顯著

在電子/PCBA 行業的生產過程中，金手指的檢測一直是確保產品質量的關鍵環節。微鏈道愛的 2D AI AOI 裝置為這一難題提供了創新的解決途徑，有效提升了檢測的精準度和生產效率。

在電子/PCBA 行業，金手指作為電路板與外部裝置連線的關鍵部位，其質量直接影響著產品的效能和穩定性。以某頭部電子製造廠商的 PCBA 產線為例，在電路板組裝工序完成後，需要對電路板上的金手指進行全面檢測。金手指表面的劃傷與氧化等缺陷，會嚴重影響電路板的訊號傳輸，進而導致產品出現故障，因此金手指的檢測成為了產品檢測的重點物件。隨著電子裝置的不斷小型化和精細化，金手指的尺寸也越來越小，其表面缺陷更加難以察覺，這對檢測技術提出了更高的要求。

痛點深挖：為什麼難

從量化維度來看，傳統檢測方法存在諸多問題。首先，漏檢率方面，傳統檢測方法的漏檢率高達 3%。這意味著有相當一部分帶有缺陷的產品會流入市場，一旦這些缺陷產品在使用過程中出現問題，將會嚴重影響企業的聲譽和客戶滿意度。其次，誤報率問題突出，誤報率達到了 20%。大量的誤報資訊使得工人需要花費大量時間進行人工複檢，不僅增加了人力成本，還降低了生產效率。最後，換型時間過長，傳統檢測方式下換型時間長達 30 分鐘，在快速變化的市場需求下，這樣的生產效率顯然無法滿足企業的發展需求。

傳統檢測方法之所以難以滿足需求，其根因在於技術的侷限性。傳統檢測主要依靠人工肉眼觀察或者簡單的光學檢測裝置，人工檢測容易受到疲勞、注意力不集中等因素的影響，而且對於微小缺陷的識別能力有限。而簡單的光學檢測裝置解析度較低，無法清晰捕捉金手指表面的微小細節，對於一些隱藏在正常紋理中的缺陷更是難以發現。此外，傳統檢測方法缺乏智慧的分析演算法，無法準確區分真正的缺陷和正常的表面紋理，導致誤報率居高不下。

技術原理

微鏈道愛的 2D AI AOI 裝置採用了高分辨 2D 成像技術和深度學習二次判圖演算法。高分辨 2D 成像技術是該裝置的核心硬體機制之一，它能夠捕捉金手指表面的微小細節，將金手指的形貌精確地轉化為影象資料，其解析度可達微米級。這意味著即使是極其細微的劃傷和氧化等缺陷，也能被清晰地呈現出來，保證了缺陷資訊的完整獲取。與傳統的低解析度成像技術相比，高分辨 2D 成像技術能夠提供更豐富、更準確的影象資訊，為後續的缺陷識別奠定了堅實的基礎。

深度學習二次判圖演算法則是該裝置的智慧分析核心。在初次影象分析的基礎上，該演算法會對疑似缺陷區域進行再次深入分析。透過大量的正樣本學習，模型能夠準確識別缺陷特徵，區分真正的缺陷和正常的表面紋理。例如，對於一些形狀、顏色與正常紋理相似但實際上是缺陷的區域，該演算法能夠透過學習大量的正樣本，準確判斷其是否為缺陷。同時，該演算法還結合了語義誤報過濾技術，根據缺陷的語義資訊，如形狀、大小、位置等，對誤報資訊進行過濾。這種智慧的過濾機制大大提高了檢測的準確性，避免了傳統檢測方法中大量的誤判情況。

典型應用場景

• 電路板組裝工序後的金手指全檢：在電路板組裝完成後，需要對金手指進行全面檢測。由於金手指在組裝過程中可能會受到各種碰撞和摩擦，容易出現劃傷和氧化等缺陷。檢測難點在於金手指上存在一些正常的紋理和汙漬，需要準確區分這些正常情況和真正的缺陷。微鏈道愛的 2D AI AOI 裝置透過高分辨 2D 成像和深度學習演算法，能夠清晰識別微小的劃傷和氧化缺陷，並準確過濾掉正常的紋理和汙漬。
• 金手指焊接工序後的焊點檢測：在金手指焊接過程中，可能會出現焊點不飽滿、虛焊等問題。這些問題會影響金手指的導電性和穩定性。檢測難點在於焊點的形狀和顏色各異，且與周圍的電路板背景相似，傳統檢測方法容易漏檢。該裝置的高分辨成像技術能夠清晰捕捉焊點的細節，深度學習演算法可以透過學習大量的正樣本，準確識別焊點的缺陷。
• 金手指表面塗層檢測：金手指表面通常會有一層塗層，以提高其耐磨性和抗氧化性。塗層的厚度不均勻、有氣泡等缺陷會影響金手指的效能。檢測難點在於塗層的缺陷通常比較細微，難以用肉眼或傳統裝置檢測。2D AI AOI 裝置的微米級解析度能夠準確檢測到塗層的微小缺陷，確保塗層質量符合要求。
• 金手指彎曲度檢測：在生產過程中，金手指可能會出現彎曲變形的情況，這會影響其與外部裝置的連線。檢測難點在於彎曲度的變化比較細微，需要精確測量。該裝置透過高分辨成像和演算法分析，能夠準確測量金手指的彎曲度，判斷其是否在合格範圍內。

落地案例

某大型電子製造企業，在全球範圍內擁有多條 PCBA 產線，產品廣泛應用於各類電子裝置中。該企業一直致力於提高產品質量和生產效率，但在金手指檢測環節面臨著諸多問題。為了解決這些問題，該企業引入了微鏈道愛的 2D AI AOI 裝置。在上線過程中，微鏈道愛專業的技術團隊為企業提供了全方位的支援，包括裝置的安裝除錯、軟體系統的程式設計以及員工的培訓等。透過 APDT 正樣本/少樣本學習（僅需 10 張良品），快速建立了準確的檢測模型。

在引入微鏈道愛的 2D AI AOI 裝置後，該企業的金手指檢測效果得到了顯著提升。

微鏈道愛解決方案與產品

微鏈道愛以 2D AI AOI 裝置為核心，為客戶提供了完整的解決方案。該裝置具備高速線上全檢能力，能夠在不影響生產節拍的前提下，對每一個金手指進行全面檢測。在落地實施過程中，利用 DaoAI AI AOI 軟體系統進行程式設計，只需 5 分鐘即可完成一塊良品的 0 程式碼自動程式設計。這種高效的程式設計方式大大縮短了裝置的除錯時間，提高了生產效率。同時，裝置的語義誤報過濾功能與軟體系統相結合，進一步降低了誤報率。透過正樣本/少樣本學習，能夠快速建立準確的檢測模型，確保檢測的準確性。

量化成效：使用微鏈道愛的 2D AI AOI 裝置後，該企業的金手指缺陷檢出率提高到了 99.2%，漏檢率降低至 <0.8%，有效避免了缺陷產品流入市場，提高了產品的質量和企業的聲譽。同時，誤報率降低了 -65%，大大減少了人工複檢的工作量，降低了人力成本。換型時間縮短至 5min，生產效率得到顯著提升，使企業能夠更好地適應市場變化，滿足客戶的需求。

本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。