在电子/PCBA 行业，元件偏移与立碑问题严重影响产品质量。微链道爱凭借先进的 AI 视觉技术，为行业提供了有效的检测解决方案。
用户场景：某头部电子/PCBA 厂商的 SMT 产线，主要生产各类电路板产品。检测对象为电路板上的贴片元件，包括电阻、电容等，重点关注元件偏移与立碑这两种常见缺陷。
痛点：在传统检测方式下，元件偏移与立碑的漏检率高达 2.5%，这意味着每生产 1000 块电路板，就可能有 25 块存在潜在质量问题流入市场，给企业带来巨大的售后成本和品牌声誉损失。同时，误报率也达到了 15%，大量的误报不仅增加了人工复检的工作量，还降低了产线的生产效率。而且，产线换型时，传统编程方式需要花费 30 分钟以上，严重影响了生产的灵活性。
技术原理
微链道爱采用先进的 AI 算法和自研的 3D 相机技术。AI 算法通过对大量良品样本的学习，能够准确识别元件的正常特征和位置。自研 3D 相机可以实现三维形貌重建，获取元件的精确高度和形状信息。当检测到元件时，系统将实际获取的元件特征与学习到的正常特征进行比对。对于元件偏移，通过计算元件的实际位置与标准位置的偏差值，当偏差超过设定阈值时，判定为偏移缺陷；对于立碑问题，根据 3D 相机获取的元件高度信息，若元件高度异常升高，则判定为立碑缺陷。这种基于特征比对和 3D 信息的检测方式，大大提高了检测的准确性。
- AI 算法具有强大的特征学习能力，能够适应不同类型元件的检测需求。
- 3D 相机的高精度成像，使得隐藏的缺陷也能被清晰检测到。
- 实时比对和分析，确保检测结果的及时性和准确性。
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 软件系统具有视觉基础模型的特征认知能力，只需 1 - 20 张良品，即可在 5 分钟内实现 0 代码自动编程，并且采用 APDT 正样本/少样本学习和语义误报过滤技术，有效减少误报。DaoAI 2D / 3D AI AOI 设备配备自研 3D 相机，能够进行三维形貌重建，可检测隐藏焊点、共面度和微米级形貌，对于元件偏移与立碑缺陷的检测具有极高的精度。在落地实施中，将设备安装在 SMT 产线的合适位置，软件系统与设备进行数据交互，实时处理检测数据，实现高效准确的检测。
微链道爱 AI 视觉技术，为电子/PCBA 行业的质量检测提供了可靠保障。
量化成效：采用微链道爱解决方案后，元件偏移与立碑的检出率提高到了 97.5%，漏检率降低至 <2.5%，有效避免了大量潜在质量问题产品流入市场。误报率降低了 -60%，大大减少了人工复检的工作量，提高了产线的生产效率。产线换型时间缩短至 5min，提高了生产的灵活性和响应速度。