在电子生产中，排针/连接器共面性检测至关重要。微链道爱的AI视觉技术为解决相关检测难题提供了有效方案。
用户场景：某头部电子厂商的PCBA生产线上，对于生产的各类电子产品中的排针/连接器进行共面性检测是关键工序。排针/连接器作为电子设备中信号传输和电力供应的重要部件，其共面性直接影响着设备的性能和稳定性，因此需要进行高精度的检测。
痛点：传统的检测方式存在诸多问题。在漏检方面，人工检测由于疲劳等因素，漏检率达到了约<0.6%，这意味着部分不合格产品可能流入市场，影响产品质量和品牌声誉。误报方面，传统机器视觉检测的误报率高达约30%，这不仅增加了复检工作量，还降低了生产效率。此外，在换型生产时，传统方式调整检测参数耗时较长，约需30min，严重影响了生产的灵活性和效率。
技术原理
微链道爱采用先进的AI算法和自研的成像技术来解决排针/连接器共面性检测问题。其视觉基础模型具备强大的特征认知能力，能够准确识别排针/连接器的特征。通过APDT正样本/少样本学习算法，仅需1 - 20张良品作为样本，就能快速学习产品的正常特征。在成像方面，自研的3D相机可以获取排针/连接器的三维形貌信息，结合三维形貌重建技术，能够精确呈现其表面形态。这种方式有效是因为3D信息相比2D信息更能反映物体的真实形态，能够更全面地检测共面性问题，同时AI算法的学习能力使得系统能够适应不同类型的排针/连接器，提高了检测的准确性和通用性。
- 视觉基础模型准确识别特征，为检测提供基础。
- APDT少样本学习算法，减少样本依赖，快速适应新类型产品。
- 自研3D相机获取三维形貌，结合重建技术精确呈现物体表面。
- 3D信息更全面反映物体形态，提高检测准确性。
- AI算法的学习能力增强系统通用性。
微链道爱解决方案与产品介绍
微链道爱提供了一套完整的解决方案，涉及的产品有DaoAI AI AOI软件系统和DaoAI 2D / 3D AI AOI设备。DaoAI AI AOI软件系统利用视觉基础模型的特征认知和APDT正样本/少样本学习能力，一块良品5min即可完成0代码自动编程，并且具备语义误报过滤功能，能够有效降低误报率。DaoAI 2D / 3D AI AOI设备自研的3D相机进行三维形貌重建，可以检测隐藏焊点、共面度以及微米级形貌。在落地过程中，先使用软件系统对产品进行快速编程和学习，然后通过AOI设备进行高精度检测，实现了高效、准确的检测流程。
微链道爱的AI视觉技术为电子行业排针/连接器共面性检测提供了高效、准确的解决方案。
量化成效：通过应用微链道爱的解决方案，在检出率方面，提高到了约99.4%，大大降低了漏检产品流入市场的风险。误报率降低了约 - 63%，有效减少了复检工作量，提高了生产效率。换型时间从原来的30min缩短至5min，显著提升了生产的灵活性和效率。