電子PCBA行業BGA空洞X-ray檢測AI方案

在電子PCBA行業，BGA空洞檢測至關重要。微鏈道愛憑藉先進的AI技術，為該行業提供了高效、精準的檢測方案。

使用者場景：某頭部電子PCBA廠商的高速產線中，涉及到對印刷電路板元件（PCBA）上的球柵陣列（BGA）進行X-ray檢測工序。BGA作為一種重要的封裝形式，其內部的空洞情況直接影響到產品的效能和可靠性。因此，檢測物件就是BGA內部的空洞缺陷。

痛點：傳統的檢測方法在高速產線上存在諸多量化困境。首先，漏檢率較高，約為4%，這意味著有相當一部分存在空洞缺陷的產品會流入市場，帶來潛在的質量風險。其次，誤報率也不容忽視，達到了30%，這不僅增加了後續的人工複檢工作量，還降低了產線的生產效率。此外，人力成本高昂，需要大量的人工進行檢測和複檢。並且，當產品換型時，傳統方法需要較長時間進行引數調整，換型時間長達30分鐘，嚴重影響了產線的靈活性和生產進度。

技術原理

微鏈道愛採用先進的AI演算法和成像技術來解決這些問題。在演算法方面，利用深度學習演算法對大量的BGA X-ray影象進行學習和訓練，能夠準確識別出不同大小、形狀和位置的空洞缺陷。透過對影象的特徵提取和分析，演算法可以區分出真正的缺陷和正常的影象特徵，從而有效降低誤報率。在成像方面，採用高解析度的X-ray成像裝置，能夠清晰地捕捉到BGA內部的細微結構，為演算法提供高質量的影象資料。同時，結合三維形貌重建技術，可以從多個角度對BGA進行觀察和分析，進一步提高檢測的準確性。這種技術原理之所以有效，是因為深度學習演算法具有強大的特徵學習能力，能夠不斷最佳化和改進檢測模型，適應不同型別的空洞缺陷。而高解析度的成像裝置和三維形貌重建技術則為演算法提供了更豐富、更準確的影象資訊，使得檢測結果更加可靠。

• 深度學習演算法對影象特徵進行學習和分析，提高缺陷識別能力。
• 高解析度X-ray成像裝置提供清晰的影象資料，便於演算法處理。
• 三維形貌重建技術從多個角度觀察BGA，增強檢測準確性。
• 演算法不斷最佳化和改進，適應不同型別的空洞缺陷。

微鏈道愛解決方案與產品

微鏈道愛提供了DaoAI AI AOI軟體系統和DaoAI 2D / 3D AI AOI裝置來解決BGA空洞X-ray檢測問題。DaoAI AI AOI軟體系統具有強大的特徵認知能力，基於視覺基礎模型，能夠在一塊良品5分鐘內實現0程式碼自動程式設計。透過APDT正樣本/少樣本學習（僅需1 - 20張良品），可以快速建立準確的檢測模型。同時，語義誤報過濾功能能夠有效降低誤報率。DaoAI 2D / 3D AI AOI裝置自研3D相機，結合三維形貌重建技術，能夠檢測隱藏焊點、共面度和微米級形貌，為BGA空洞檢測提供了更全面、更精準的解決方案。在落地做法上，將這兩個產品整合到產線中，透過SDK / API / Docker進行部署，支援100%本地私有化，確保資料不出廠。

微鏈道愛的產品和解決方案，為電子PCBA行業的BGA空洞檢測帶來了高效、精準的變革。

量化成效：採用微鏈道愛的解決方案後，取得了顯著的成效。檢出率從原來的96%提高到了99.2%，漏檢率降低到了<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 - 70%，從30%降至9%，有效減少了人工複檢工作量，提高了產線的生產效率。換型時間從原來的30分鐘縮短至5分鐘，提升了產線的靈活性和生產進度。

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。