在電子行業，FPC軟板的質量檢測至關重要。微鏈道愛憑借先進的AI視覺技術，為FPC軟板缺陷檢測提供了高效解決方案。
用戶場景：某頭部電子廠商的FPC軟板生產線上，在組裝工序後需要對FPC軟板進行缺陷檢測。FPC軟板作為電子產品中重要的連接部件，其質量直接影響到整個產品的性能。檢測對象包括軟板表面的劃痕、污渍、線路斷裂等多種缺陷。
痛點：傳統的檢測方法存在诸多量化困境。一方面，漏檢率較高，約為3%，導致部分有缺陷的產品流入市場，影響產品聲誉。另一方面，誤報率也達到了20%，這使得大量合格產品被誤判為次品，增加了複檢工作量和生產成本。此外，FPC軟板的紋理複雜，傳統方法難以對從未見過的缺陷進行有效檢測。而且，換型時間較長，每次換型需要30分鐘，嚴重影響了生產效率。
技術原理
微鏈道愛采用無監督異常檢測算法，結合先進的成像技術和硬件設備來解決這些問題。無監督異常檢測算法只需要對良品進行建模，通過學習良品的特征，能夠識別出與良品特征不同的異常區域，從而檢測出從未見過的缺陷。其原理在于，正常的FPC軟板具有一定的紋理和特征分布，當出現缺陷時，這些紋理和特征會發生改變。算法通過對大量良品的學習，建立起正常的特征模型，當檢測到的樣本與模型存在較大差異時，就判定為缺陷。
- 先進的成像技術能夠清晰地捕捉FPC軟板的表面細節，為算法提供準確的數據。
- 硬件設備具備高精度的檢測能力，能夠檢測到微米級的缺陷。
- 算法具有自學習能力，能夠從產線反饋中持續學習，不斷優化檢測效果。
微鏈道愛解決方案與產品介紹
微鏈道愛提供了DaoAI AI AOI軟件系統和DaoAI 2D / 3D AI AOI設備。DaoAI AI AOI軟件系統利用視覺基礎模型的特征認知，只需一塊良品，5分鐘即可完成0代碼自動編程，采用APDT正樣本/少樣本學習（僅需1 - 20張良品），還具備語義誤報過濾功能，能夠有效降低誤報率。DaoAI 2D / 3D AI AOI設備自研3D相機，可進行三維形貌重建，能夠檢測隱藏焊點、共面度以及微米級形貌，大大提高了檢測的準確性。在落地過程中，將軟件系統與硬件設備相結合，實現了高效的缺陷檢測。
微鏈道愛的AI視覺技術為FPC軟板缺陷檢測帶來了新的突破。
量化成效：通過使用微鏈道愛的解決方案，該廠商的FPC軟板缺陷檢出率提高到了98%，漏檢率降低至<2%。誤報率降低了 -70%，大大減少了複檢工作量。換型時間縮短至5分鐘，生產效率得到了顯著提升。