在电子行业，MLCC等被动元件的质量检测至关重要。微裂纹作为常见缺陷，严重影响元件性能和产品可靠性。某头部电子厂商在生产过程中，面临着微裂纹检测效率低、准确率不高的问题。
行业背景与客户痛点：在电子/PCBA行业，MLCC等被动元件的生产工序对产品质量要求极高。特别是在元件成型和封装工序中，微裂纹是较为常见且难以检测的缺陷。微裂纹不仅会导致元件电气性能不稳定，还可能在后续使用过程中逐渐扩展，引发产品故障。某头部电子厂商在传统的检测过程中，主要依靠人工目检和传统AOI设备。人工目检效率低下，且长时间工作容易出现视觉疲劳，导致漏检和误检情况频发。而传统AOI设备对于微小裂纹的检测精度有限，无法满足高质量生产的需求，同时换型时间长，增加了生产成本和生产周期。
技术原理
DaoAI采用先进的AI-AOI技术解决微裂纹检测难题。在成像方面，采用高分辨率的2D/3D成像设备，能够捕捉到元件表面和内部的细微特征。在算法层面，结合了深度学习算法和DaoAI World世界模型。深度学习算法通过对大量的微裂纹样本进行学习，能够准确识别微裂纹的特征，即使是微米级的裂纹也能清晰辨别。DaoAI World世界模型则提供了一个通用的知识框架，能够对不同类型的微裂纹进行分类和分析，提高检测的准确性和泛化能力。此外，APDT正样本/少样本学习技术，只需要1 - 20张良品作为正样本，就能快速训练出高效的检测模型，大大减少了样本收集和标注的工作量。
- 高分辨率成像：利用2D/3D检测设备获取清晰的元件图像，为后续分析提供基础。
- 深度学习算法：通过对微裂纹样本的学习和分析，识别裂纹特征。
- DaoAI World世界模型：提供通用知识框架，增强检测的准确性和泛化能力。
- APDT正样本/少样本学习：减少样本收集和标注工作量，快速构建检测模型。
- 语义误报过滤：通过对图像语义的分析，过滤掉非裂纹的干扰信息，降低误报率。
DaoAI的技术为MLCC等被动元件微裂纹检测提供了高精度、高效率的解决方案。
解决方案落地：针对该头部电子厂商的问题，DaoAI提供了AI-AOI 2D/3D检测设备和配套的AOI软件。首先，使用高分辨率的2D/3D检测设备对MLCC等被动元件进行成像，获取元件的详细图像信息。然后，利用AOI软件中的深度学习算法和DaoAI World世界模型对图像进行分析和处理，识别微裂纹缺陷。同时，通过APDT正样本/少样本学习技术，快速完成模型的训练和优化。此外，软件还具备5分钟0代码换型的能力，当生产不同型号的元件时，能够快速调整检测参数，适应新的生产需求。
量化成效：通过使用DaoAI的解决方案，该头部电子厂商取得了显著的成效。在检测精度方面，微裂纹的检出率达到了99%以上，能够准确识别出绝大多数的微裂纹缺陷。误报率降低了80%，大大减少了因误报导致的生产延误和成本浪费。漏检率控制在1%以内，有效保证了产品的质量。同时，5分钟0代码换型的能力，使得换型时间大幅缩短，提高了生产效率，降低了生产成本。