在电子PCBA行业，BGA空洞检测至关重要。微链道爱凭借先进的AI技术，为该行业提供了高效、精准的检测方案。
用户场景：某头部电子PCBA厂商的高速产线中，涉及到对印刷电路板组件（PCBA）上的球栅阵列（BGA）进行X-ray检测工序。BGA作为一种重要的封装形式，其内部的空洞情况直接影响到产品的性能和可靠性。因此，检测对象就是BGA内部的空洞缺陷。
痛点：传统的检测方法在高速产线上存在诸多量化困境。首先，漏检率较高，约为4%，这意味着有相当一部分存在空洞缺陷的产品会流入市场，带来潜在的质量风险。其次，误报率也不容忽视，达到了30%，这不仅增加了后续的人工复检工作量，还降低了产线的生产效率。此外，人力成本高昂，需要大量的人工进行检测和复检。并且，当产品换型时，传统方法需要较长时间进行参数调整，换型时间长达30分钟，严重影响了产线的灵活性和生产进度。
技术原理
微链道爱采用先进的AI算法和成像技术来解决这些问题。在算法方面，利用深度学习算法对大量的BGA X-ray图像进行学习和训练，能够准确识别出不同大小、形状和位置的空洞缺陷。通过对图像的特征提取和分析，算法可以区分出真正的缺陷和正常的图像特征，从而有效降低误报率。在成像方面，采用高分辨率的X-ray成像设备，能够清晰地捕捉到BGA内部的细微结构，为算法提供高质量的图像数据。同时，结合三维形貌重建技术，可以从多个角度对BGA进行观察和分析，进一步提高检测的准确性。这种技术原理之所以有效，是因为深度学习算法具有强大的特征学习能力，能够不断优化和改进检测模型，适应不同类型的空洞缺陷。而高分辨率的成像设备和三维形貌重建技术则为算法提供了更丰富、更准确的图像信息，使得检测结果更加可靠。
- 深度学习算法对图像特征进行学习和分析，提高缺陷识别能力。
- 高分辨率X-ray成像设备提供清晰的图像数据，便于算法处理。
- 三维形貌重建技术从多个角度观察BGA，增强检测准确性。
- 算法不断优化和改进，适应不同类型的空洞缺陷。
微链道爱解决方案与产品
微链道爱提供了DaoAI AI AOI软件系统和DaoAI 2D / 3D AI AOI设备来解决BGA空洞X-ray检测问题。DaoAI AI AOI软件系统具有强大的特征认知能力，基于视觉基础模型，能够在一块良品5分钟内实现0代码自动编程。通过APDT正样本/少样本学习（仅需1 - 20张良品），可以快速建立准确的检测模型。同时，语义误报过滤功能能够有效降低误报率。DaoAI 2D / 3D AI AOI设备自研3D相机，结合三维形貌重建技术，能够检测隐藏焊点、共面度和微米级形貌，为BGA空洞检测提供了更全面、更精准的解决方案。在落地做法上，将这两个产品集成到产线中，通过SDK / API / Docker进行部署，支持100%本地私有化，确保数据不出厂。
微链道爱的产品和解决方案，为电子PCBA行业的BGA空洞检测带来了高效、精准的变革。
量化成效：采用微链道爱的解决方案后，取得了显著的成效。检出率从原来的96%提高到了99.2%，漏检率降低到了<0.8%，大大减少了有缺陷产品流入市场的风险。误报率降低了 - 70%，从30%降至9%，有效减少了人工复检工作量，提高了产线的生产效率。换型时间从原来的30分钟缩短至5分钟，提升了产线的灵活性和生产进度。