电子/PCBA 板级丝印/OCR 字符 AI 视觉检测成效显著

在电子/PCBA 行业，板级丝印和 OCR 字符的准确检测是保障产品质量和追溯性的关键环节。微链道爱通过创新的 AI 视觉技术，为该行业带来了全新的检测体验。

在电子/PCBA 行业，产品的质量和可追溯性至关重要。板级丝印和 OCR 字符包含了产品型号、批次号、日期等关键信息，这些信息不仅用于产品的识别和管理，也是质量控制和问题追溯的重要依据。在某头部电子/PCBA 厂商的生产线中，板级组装工序完成后，对印刷电路板（PCB）上的丝印以及 OCR 字符进行检测是必不可少的步骤。只有确保这些信息的准确性和清晰度，才能保证产品符合质量标准，顺利进入后续的生产和销售环节。

痛点：为什么难

传统检测方法面临着诸多挑战。从技术层面来看，由于 PCB 表面的特性，尤其是一些镜面金属区域，具有很强的反光性。这使得在进行 3D 点云采集时，得到的数据稀疏、含噪且缺失。例如，在实际检测中，反光可能会导致部分区域的点云数据无法准确获取，从而使位姿与检测容易失败，漏检率达到了 3%。这是因为传统的检测技术难以有效应对这种反光问题，无法获取完整、准确的 3D 信息。

在人力成本方面，人工检测效率低下且误报率高。人工检测需要操作人员长时间集中注意力观察 PCB 上的丝印和字符，由于长时间工作容易产生疲劳，误报率高达 15%。而且，人工检测需要投入大量的人力，这无疑增加了企业的人力成本。据统计，在一些大规模的生产线中，人工检测的人力成本占比相当高，给企业带来了沉重的经济负担。

产线换型也是一个棘手的问题。当生产线需要更换产品型号时，传统方法需要重新编程。这个过程非常繁琐，平均换型时间达到 30 分钟。在这段时间内，生产线处于停滞状态，无法进行生产，严重影响了生产效率。这是因为传统的编程方式需要技术人员根据新的产品要求进行复杂的参数设置和代码编写，耗费大量的时间和精力。

技术原理

微链道爱采用多视角主动视觉技术来解决上述问题。在成像方面，通过多个不同角度的相机同时对 PCB 进行成像。这种多视角成像的方式可以从不同的方向获取 PCB 的图像，减少了反光遮挡的影响。例如，当一个角度的相机受到反光影响无法清晰成像时，其他角度的相机可能能够捕捉到清晰的图像。同时，主动光源的使用为检测提供了稳定的光照条件。主动光源可以根据需要调整光照强度和角度，降低反光干扰，使采集到的图像更加清晰、准确。

在算法层面，微链道爱运用深度学习算法对采集到的图像进行特征提取和分析。深度学习模型具有强大的特征学习能力，它可以从复杂的图像中准确识别丝印和 OCR 字符。与传统的算法相比，深度学习算法不需要人工手动设置复杂的特征提取规则，而是通过大量的数据进行训练，自动学习图像中的特征模式。此外，通过对不同视角图像的融合处理，可以弥补 3D 点云的缺失。不同视角的图像包含了更多的信息，将它们融合后可以更全面地反映 PCB 的真实情况，从而有效解决反光导致的检测难题，提高位姿检测的准确性。

典型应用场景

• 丝印完整性检测：在 PCB 板级组装工序后，需要检测丝印是否完整，有无缺失、模糊等情况。难点在于丝印可能会受到 PCB 表面反光和污渍的影响，导致检测不准确。微链道爱的多视角成像和深度学习算法可以从不同角度获取丝印图像，并准确识别其特征，提高检测的准确性。
• OCR 字符识别：对 PCB 上的 OCR 字符进行准确识别，确保产品信息的准确性。由于字符可能存在印刷不清晰、字体多样等问题，传统方法容易出现误识。微链道爱的深度学习算法可以通过大量的字符样本进行训练，提高对不同字体和印刷质量的识别能力。
• 丝印位置检测：检测丝印在 PCB 上的位置是否准确，偏差是否在允许范围内。由于 PCB 生产过程中可能存在一定的误差，丝印位置也可能会发生偏移。微链道爱的多视角成像和图像融合技术可以准确获取 PCB 的三维信息，从而精确检测丝印的位置。
• 隐藏字符检测：有些 PCB 上可能存在隐藏的字符或标记，需要特殊的检测方法才能发现。传统方法很难检测到这些隐藏信息。微链道爱的主动光源和多视角成像技术可以通过调整光照和拍摄角度，发现这些隐藏的字符。

落地案例

某大型电子/PCBA 厂商，拥有多条生产线，每天的产量较大。在引入微链道爱的 AI 视觉检测解决方案之前，该厂商采用传统的检测方法，面临着漏检率高、误报率高和产线换型时间长等问题。在上线过程中，微链道爱的技术团队首先对该厂商的生产线进行了详细的调研和评估，确定了设备的安装位置和软件的参数设置。然后，将 DaoAI 2D / 3D AI AOI 设备安装在产线上，并将 DaoAI AI AOI 软件系统与设备进行集成。经过调试和优化，系统正式上线运行。

引入微链道爱的解决方案后，该厂商的检测效率和准确性得到了显著提升。

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。DaoAI AI AOI 软件系统基于视觉基础模型的特征认知，具有强大的自动编程能力。它能够在一块良品 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 10 张良品），可以快速建立准确的检测模型。同时，语义误报过滤功能可以有效降低误报率，提高检测的准确性。DaoAI 2D / 3D AI AOI 设备自研 3D 相机，能够进行三维形貌重建。它可以检测隐藏焊点、共面度和微米级形貌，为丝印和字符检测提供更准确的基础数据。在落地过程中，将设备安装在产线上，软件与设备进行集成，实现自动化检测，提高生产效率。

量化成效：使用微链道爱的解决方案后，检出率提高到了 98%，漏检率降低至 <2%。误报率降低了 -60%，从原来的 15% 降至 6%。产线换型时间大幅缩短，从 30 分钟减少到 5 分钟，大大提高了生产效率，为企业带来了显著的经济效益。

本文由人工智能生成。文中客户案例为基于产品真实能力的模拟场景，成效数字为示例性质；官方标定口径以产品页为准。