在电子/PCBA 行业的质检环节，元件极性反向误报一直是困扰企业的难题。微链道爱的 AI AOI 软件系统凭借其先进的技术，为解决这一问题提供了有效的方案。
用户场景：某头部电子厂商的 PCBA 产线，主要生产各类电子产品的印刷电路板。在组装工序中，需要对电路板上的电子元件进行极性检测，确保元件安装方向正确。检测对象包括各种贴片电容、二极管等具有极性的元件。
痛点：传统的工业视觉质检方法在检测元件极性时，存在较高的误报率，约为 20%。这不仅增加了人工复检的工作量，降低了生产效率，还可能导致漏检情况的发生。同时，随着工业 4.0 的发展，工业 AI 控制器在工业视觉质检中的应用逐渐成为热点，但传统方法难以与工业 AI 控制器有效结合，无法充分发挥其优势。此外，产线换型时，需要重新编程，耗时较长，约 30 分钟，影响了生产的灵活性。
技术原理
微链道爱的 AI AOI 软件系统采用了视觉基础模型的特征认知算法。该算法通过对大量良品的学习，能够准确识别元件的特征，包括极性特征。在检测过程中，系统会将实际检测到的元件特征与学习到的特征进行比对，从而判断元件的极性是否正确。
- 视觉基础模型具有强大的泛化能力，能够适应不同类型的元件和电路板，提高了检测的覆盖率。
- APDT 正样本/少样本学习技术，只需要 1-20 张良品，就可以快速完成模型的训练，大大缩短了训练时间。
- 语义误报过滤功能，能够对误报信息进行智能分析和过滤，减少不必要的误报。
微链道爱解决方案与产品
以 AI AOI 软件系统为核心，该系统具有 0 代码自动编程功能，一块良品仅需 5 分钟即可完成编程，大大缩短了产线换型时间。同时，系统支持 SDK/API/Docker 100% 本地私有化部署，数据不出厂，保障了数据的安全性。在实际应用中，配合 DaoAI 2D/3D AI AOI 设备，能够更准确地检测元件的极性。
AI AOI 软件系统为电子/PCBA 行业的质检提供了高效、准确的解决方案。
量化成效：使用 AI AOI 软件系统后，元件极性反向的检出率达到了 98%，漏检率降低到了 <2%。误报率降低了 -75%，大大减少了人工复检的工作量。产线换型时间从原来的 30 分钟缩短到了 5 分钟，提高了生产的灵活性和效率。