隨着智能製造從單點向體系升級，工業視覺質檢在電子/PCBA 行業的作用愈發重要。尤其是 BGA/QFN 封裝下隱藏焊點的檢測，成為提升產品質量的關鍵環節。微鏈道愛 3D AI AOI 設備為這一難題提供了有效解決方案。
用戶場景：某頭部電子廠商的 PCBA 產線，在 BGA/QFN 封裝工序後，需要對電路板上的隱藏焊點進行檢測。BGA（球栅陣列封裝）和 QFN（四方扁平無引腳封裝）是常見的集成電路封裝形式，其隱藏焊點的質量直接影響電子產品的性能和可靠性。
痛點：在智能製造升級的趨勢下，傳統的 2D 光學檢測方法已難以滿足 BGA/QFN 封裝下隱藏焊點的檢測需求。傳統方法存在較高的漏檢率，約為 3%，這意味着大量有缺陷的產品可能流入市場。同時，誤報率也高達 25%，導致大量的人力用於複檢，增加了生產成本和生產周期。此外，產品換型時，編程時間長，約 30 分鐘，嚴重影響生產效率。
技術原理
微鏈道愛 3D AI AOI 設備采用自研 3D 相機進行成像。該相機利用結構光原理，投射特定的光圖案到檢測對象表面，通過分析反射光的變形來獲取物體的三維信息。在獲取三維數據後，設備進行三維形貌重建，將其轉化為點雲數據。
- 對於隱藏焊點，2D 光學檢測存在盲區，而 3D 點雲數據可以清晰地呈現焊點的三維形態，包括高度、形狀等信息。通過對這些信息的分析，能夠準確檢測出隱藏焊點的缺陷，如虛焊、氣孔等。
- 在檢測共面度時，3D 點雲數據可以精確測量焊點的高度差異，從而判斷是否滿足共面度要求。對於微米級形貌的檢測，3D 成像的高精度能夠捕捉到微小的表面變化，確保檢測的準確性。
- 2D-3D 融合技術將 2D 圖像的紋理信息和 3D 點雲的幾何信息相結合，進一步提高了檢測的全面性和準確性。
微鏈道愛解決方案與產品
以 3D AI AOI 設備為核心，微鏈道愛提供了一套完整的檢測解決方案。該設備的自研 3D 相機和三維形貌重建技術，能夠有效檢測 BGA/QFN 封裝下的隱藏焊點、共面度、微米級形貌和氣孔等 2D 光學盲區缺陷。配套的 DaoAI AI AOI 軟件系統，具有視覺基礎模型的特征認知能力，一塊良品 5 分鐘即可實現 0 代碼自動編程，采用 APDT 正樣本/少樣本學習（1-20 張良品），並通過語義誤報過濾功能，減少誤報。
3D AI AOI 設備憑借先進的技術，為電子/PCBA 行業的 BGA/QFN 封裝檢測帶來了新的突破。
量化成效：使用微鏈道愛 3D AI AOI 設備後，檢測的檢出率達到 99.2%，漏檢率降低至 <0.8%，大大減少了有缺陷產品流入市場的風險。誤報率降低了 -68%，有效減少了複檢人力和時間成本。產品換型時間從 30 分鐘縮短至 5 分鐘，顯著提高了生產效率。