在電子/PCBA 行業，元件偏移與立碑問題嚴重影響產品質量。微鏈道愛憑借先進的 AI 視覺技術，為行業提供了有效的檢測解決方案。
用戶場景：某頭部電子/PCBA 廠商的 SMT 產線，主要生產各類電路板產品。檢測對象為電路板上的貼片元件，包括電阻、電容等，重點關注元件偏移與立碑這兩種常見缺陷。
痛點：在傳統檢測方式下，元件偏移與立碑的漏檢率高達 2.5%，這意味着每生產 1000 塊電路板，就可能有 25 塊存在潛在質量問題流入市場，給企業帶來巨大的售後成本和品牌聲誉損失。同時，誤報率也達到了 15%，大量的誤報不僅增加了人工複檢的工作量，還降低了產線的生產效率。而且，產線換型時，傳統編程方式需要花費 30 分鐘以上，嚴重影響了生產的靈活性。
技術原理
微鏈道愛采用先進的 AI 算法和自研的 3D 相機技術。AI 算法通過對大量良品樣本的學習，能夠準確識別元件的正常特征和位置。自研 3D 相機可以實現三維形貌重建，獲取元件的精確高度和形狀信息。當檢測到元件時，系統將實際獲取的元件特征與學習到的正常特征進行比對。對于元件偏移，通過計算元件的實際位置與標準位置的偏差值，當偏差超過設定閾值時，判定為偏移缺陷；對于立碑問題，根據 3D 相機獲取的元件高度信息，若元件高度異常升高，則判定為立碑缺陷。這種基于特征比對和 3D 信息的檢測方式，大大提高了檢測的準確性。
- AI 算法具有強大的特征學習能力，能夠適應不同類型元件的檢測需求。
- 3D 相機的高精度成像，使得隱藏的缺陷也能被清晰檢測到。
- 實時比對和分析，確保檢測結果的及時性和準確性。
微鏈道愛解決方案與產品
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 軟件系統具有視覺基礎模型的特征認知能力，只需 1 - 20 張良品，即可在 5 分鐘內實現 0 代碼自動編程，並且采用 APDT 正樣本/少樣本學習和語義誤報過濾技術，有效減少誤報。DaoAI 2D / 3D AI AOI 設備配備自研 3D 相機，能夠進行三維形貌重建，可檢測隱藏焊點、共面度和微米級形貌，對于元件偏移與立碑缺陷的檢測具有極高的精度。在落地實施中，將設備安裝在 SMT 產線的合適位置，軟件系統與設備進行數據交互，實時處理檢測數據，實現高效準確的檢測。
微鏈道愛 AI 視覺技術，為電子/PCBA 行業的質量檢測提供了可靠保障。
量化成效：采用微鏈道愛解決方案後，元件偏移與立碑的檢出率提高到了 97.5%，漏檢率降低至 <2.5%，有效避免了大量潛在質量問題產品流入市場。誤報率降低了 -60%，大大減少了人工複檢的工作量，提高了產線的生產效率。產線換型時間縮短至 5min，提高了生產的靈活性和響應速度。