2D AI AOI 设备检测金手指划伤与氧化成效显著

在电子/PCBA 行业，金手指的质量对产品性能至关重要。微链道爱的 2D AI AOI 设备凭借先进技术，为检测金手指划伤与氧化问题提供了高效解决方案。

用户场景：某头部电子制造厂商的 PCBA 产线，在电路板组装工序后，需要对电路板上的金手指进行全面检测。金手指作为电路板与外部设备连接的关键部位，其表面的划伤与氧化缺陷会严重影响电路板的信号传输和稳定性，是产品检测的重点对象。

痛点：在当前 Agentic Infra 架构下的智能制造流程中，该厂商面临诸多困境。传统检测方法漏检率高达 3%，导致部分有缺陷的产品流入市场，影响企业声誉。同时，误报率达到 20%，大量的误报信息增加了人工复检的工作量，人力成本大幅上升。而且，换型时间长达 30 分钟，严重影响了生产效率，无法满足快速变化的市场需求。

技术原理

微链道爱的 2D AI AOI 设备采用高分辨 2D 成像技术和深度学习二次判图算法。高分辨 2D 成像能够捕捉金手指表面的微小细节，将金手指的形貌精确地转化为图像数据，其分辨率可达微米级，能清晰呈现划伤和氧化等细微缺陷。深度学习二次判图算法则是在初次图像分析的基础上，对疑似缺陷区域进行再次深入分析。通过大量的正样本学习，模型能够准确识别缺陷特征，区分真正的缺陷和正常的表面纹理。该算法还结合了语义误报过滤技术，根据缺陷的语义信息，如形状、大小、位置等，对误报信息进行过滤，大大提高了检测的准确性。

• 高分辨 2D 成像：能够捕捉微米级的细节，保证缺陷信息的完整获取。
• 深度学习二次判图：通过正样本学习提高对缺陷的识别能力。
• 语义误报过滤：根据缺陷语义信息减少误报，提高检测精度。

微链道爱解决方案与产品

微链道爱以 2D AI AOI 设备为核心，为该厂商提供了完整的解决方案。该设备具备高速在线全检能力，能够在不影响生产节拍的前提下，对每一个金手指进行全面检测。在落地实施过程中，利用 DaoAI AI AOI 软件系统进行编程，只需 5 分钟即可完成一块良品的 0 代码自动编程，并且通过 APDT 正样本/少样本学习（仅需 10 张良品），快速建立准确的检测模型。同时，设备的语义误报过滤功能与软件系统相结合，进一步降低误报率。

2D AI AOI 设备凭借高分辨成像和深度学习算法，为电子/PCBA 行业的金手指检测提供了高效、准确的解决方案。

量化成效：使用微链道爱的 2D AI AOI 设备后，该厂商的金手指缺陷检出率提高到了 99.2%，漏检率降低至 <0.8%，有效避免了缺陷产品流入市场。同时，误报率降低了 -65%，大大减少了人工复检的工作量。换型时间缩短至 5min，生产效率得到显著提升，能够更好地适应市场变化。