PCBA 裝配缺漏件與聯結器錯漏裝：高節拍下一次全檢

PCBA 裝配環節的質量把控至關重要，直接影響到整機的效能和穩定性。然而，貼片後的人工與半自動裝配過程存在諸多難以察覺的問題，傳統檢測手段已無法滿足高質量生產的需求。DaoAI AI-AOI 技術的出現，為這一難題提供了有效的解決方案。

在電子製造行業中，PCBA（Printed Circuit Board Assembly，印刷電路板組裝）是電子產品生產的關鍵環節。工業控制板在完成貼片工序後，還需要進行大量的插裝與裝配工作，如聯結器、排針、跳線、散熱片、遮蔽罩等元件的安裝，這些工作大多透過人工或半自動方式完成。整個生產過程具有高節拍的特點，即生產速度快，單位時間內產出量大。在這種高節拍的生產環境下，保證產品質量的一致性和穩定性成為了一項極具挑戰性的任務。

痛點：為什麼難

從量化角度來看，人工與半自動裝配過程中，缺漏件、錯件、反向等問題的出現機率不容忽視。據統計，在未採用有效檢測手段之前，這類問題的發生率可能達到 5% -10%。而這些缺陷一旦流入到整機環節，所造成的返工成本極高，可能是板級返工成本的 10-20 倍。原有人工終檢由於速度限制，每塊板的檢測時間可能長達 1-2 分鐘，且受注意力的影響，只能抽看關鍵位，覆蓋範圍不足 30%，這就導致大量潛在的缺陷無法被及時發現。

這些問題之所以難以解決，根源在於多個方面。一方面，人工操作本身就存在一定的不確定性，長時間的高節拍工作會使工人的注意力下降，從而增加出錯的機率。另一方面，部分缺陷在板級不一定影響外觀，例如聯結器未插到位，在板子表面可能看不出明顯異常，只有在整機裝配或現場使用時才會暴露出來，這就給檢測帶來了極大的困難。此外，不同板型的元件佈局和種類繁多，傳統的檢測方法難以快速適應新的板型變化，導致換型效率低下。

技術原理

DaoAI AI-AOI（Automated Optical Inspection，自動光學檢測）系統採用了先進的演算法和成像技術。在演算法方面，它藉助 APDT 正樣本學習，只需要各板型的少量良品（1-20 張）即可完成建模。透過對這些良品的學習，系統能夠準確識別每個關鍵位的元件特徵，包括元件的存在與否、型號、方向等資訊。同時，語義誤報過濾技術可以避免把允許的裝配公差當成缺陷，大大提高了檢測的準確性。

在成像方面，系統配備了高精度的攝像頭，能夠捕捉到微米級別的細節，保證對元件的清晰成像。與傳統的人工檢測和半自動檢測方法相比，DaoAI AI-AOI 具有更高的檢測速度和準確性。傳統方法依賴人工的肉眼判斷，容易受到主觀因素和疲勞的影響，且檢測速度慢；而半自動檢測方法雖然在一定程度上提高了效率，但對於複雜的缺陷仍然難以準確識別。DaoAI AI-AOI 則透過自動化的檢測流程和先進的演算法，能夠在高節拍的生產環境下實現全檢，有效解決了傳統方法的不足。

典型應用場景

• 聯結器檢測：檢測聯結器是否存在缺漏，型號是否正確，方向是否裝反，以及是否插裝到位。難點在於聯結器的種類繁多，外形相似，部分聯結器的安裝位置較為隱蔽，不易被肉眼察覺。DaoAI AI-AOI 透過高精度的成像和先進的演算法，能夠準確識別不同型號的聯結器，並判斷其安裝狀態。
• 排針檢測：檢查排針是否齊全，是否存在彎曲、變形等情況。排針通常比較細小，人工檢測容易遺漏，且難以判斷其是否垂直安裝。系統利用高解析度的攝像頭和精確的影象分析技術，能夠清晰地檢測到排針的狀態。
• 跳線檢測：確認跳線的連線是否正確，有無漏接或錯接。跳線的線路較為複雜，人工檢測時容易出現混亂。DaoAI AI-AOI 可以透過對線路的特徵分析，準確判斷跳線的連線情況。
• 散熱片檢測：檢視散熱片是否安裝，安裝位置是否正確，以及是否與其他元件干涉。散熱片的安裝質量直接影響到產品的散熱效能，但在板級檢測時，其安裝情況可能難以直觀判斷。系統透過對散熱片的形狀、位置和周圍環境的綜合分析，能夠有效檢測出散熱片的安裝缺陷。

落地案例

某中型電子製造工廠，主要生產工業控制板，年產能達到數百萬片。在未使用 DaoAI AI-AOI 系統之前，該工廠採用人工抽檢的方式進行終檢，缺漏件與聯結器錯漏裝的問題時有發生，流入整機環節的相關缺陷率約為 3% -5%，終檢工位需要配備大量的人力，且漏看風險較高。

DaoAI AI-AOI 系統的上線，為工廠的質量檢測帶來了顯著的改善。

該工廠在上線 DaoAI AI-AOI 系統時，首先對系統進行了定製化配置，根據不同板型的特點進行模型訓練。整個上線過程較為順利，沒有對正常生產造成較大影響。上線後，系統能夠在高節拍下對裝配後的整板進行全檢，新板型切換時只需 5 分鐘即可完成 0 程式碼換型，無需停線重配。

微鏈道愛解決方案與產品

微鏈道愛推出的 DaoAI AI-AOI 系統，是專門針對 PCBA 裝配缺漏件與聯結器錯漏裝問題的解決方案。該系統透過先進的演算法和高精度的成像技術，實現了對裝配後整板的完整性檢測。系統具有快速建模、語義誤報過濾、高節拍線上全檢等特點，能夠有效提高檢測效率和準確性。同時，系統的 5 分鐘 0 程式碼換型功能，大大提高了生產的靈活性和適應性，降低了換型成本。

在量化成效方面，DaoAI AI-AOI 系統的上線取得了顯著的效果。缺漏件與聯結器錯漏裝的綜合檢出率達到了 97%以上，這意味著流入整機環節的相關缺陷明顯減少。同時，線上全檢替代了人工抽檢，終檢工位的人力壓力下降了 50% -60%，漏看風險也同步降低。此外，由於缺陷在板級就被攔截，返工成本大幅降低，提高了企業的生產效益和市場競爭力。

本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。