SMT 贴片、DIP 插件、焊点与元件贴装的全板检测。
从真实产线、真实场景来的反馈,是花钱买不到的。
八年驻厂、一条条产线,慢慢沉淀出来的工程经验。
全栈自研 —— 从传感器到世界模型,整条链路自己掌握。
1 亿+ 真实工业场景数据,持续打磨同一个世界模型。
典型检测点 · KEY CHECKS
行业方案 · INDUSTRY
SMT / DIP 与半导体后道,PCBA 全板检测的标杆场景。
客户案例 · CASE STUDIES
从 SMT 焊点到 BGA 隐藏焊球、被动元件微裂纹 —— AI-AOI 把误报压到最低,难检缺陷照样挑得出。
场景 · SMT 焊后全检
挑战传统 AOI 把大量良品误判为缺陷,操作员逐张人工复判,复检产能被严重浪费。
方案AI-AOI 做二道闸门 + APDT 正样本学习,只学良品就能分清真伪,5 分钟 0 代码换型。
场景 · BGA / QFN 隐藏焊点
挑战BGA / QFN 焊点藏在封装下方,光学 AOI 根本看不见,空洞、桥连难以稳定判定。
方案3D AI-AOI 设备 + 世界模型,在低对比图像里识别空洞、桥连、不润湿等微缺陷。
场景 · MLCC 微裂纹
挑战MLCC 微裂纹、电极错位只有微米级,人工判读疲劳、一致性差,缺陷样本又稀少。
方案APDT 正样本学习 1–20 张良品即可上线,微米级精度 + 实例分割精准定位。
案例为匿名行业场景,指标为微链道爱方案的典型可达范围。
深度案例 · IN-DEPTH
逐一拆解真实场景下的落地路径 —— 行业背景、痛点、DaoAI 方案与成效。
某头部消费电子 PCBA 厂的传统 AOI 误报率长期居高,复检工位人力吃紧。DaoAI AI-AOI 软件叠加 APDT 正样本学习,作为传统 AOI 之后的二道闸门,误报下降约 80%,人工复检量随之下降 80%,漏检控制在 1% 以内。
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某通信模块代工厂的 BGA/QFN 焊球藏在封装下方,2D 光学无能为力,X-ray 抽检又慢又贵。DaoAI 3D AI-AOI 设备对隐藏焊点做三维成像与 AI 判读,空洞、桥连、不润湿的综合检出率达 99% 以上。
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某被动元件厂的 MLCC 端面微裂纹宽度仅微米级,传统视觉难稳定捕捉,而缺陷样本极难收集。DaoAI APDT 正样本学习仅用 1–20 张良品即可上线,微米级分辨、毫秒级检完每一颗。
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某汽车电子 PCBA 厂的二极管、电解电容极性判定误报频发,传统 AOI 把丝印反光、本体色差当成反向。DaoAI 仅用 164 张历史误报图做少样本学习,推理 <1 秒,极性判定准确率约 99%。
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某工业控制板 PCBA 厂的成品装配环节,连接器、跳线、散热件等容易漏装、错装、方向装反,人工终检覆盖不全。DaoAI AI-AOI 在高节拍下对装配完整性做在线全检,缺漏件与错漏装综合检出率 97% 以上。
阅读全文常见问题 · FAQ
覆盖 SMT 焊后缺陷(虚焊、连锡、偏位、立碑)、元件缺件与错件、极性反向、BGA / QFN 隐藏焊点以及 MLCC 微裂等。DaoAI 以视觉基础模型识别这些细微、低对比的缺陷,兼顾检出率与误报控制。
在传统 AOI 之后加一道 AI 二次判图闸门,用深度学习复判可疑点,可将误报复检量压低七成以上,同时不漏真实缺陷,释放复检人力。
DaoAI 3D AI-AOI 通过三维形貌重建检测 BGA / QFN 等器件底部的隐藏焊点与共面度问题,弥补 2D 光学无法穿透的盲区。
不会。DaoAI 软件用一块良品样板即可在 5 分钟内自动编程,无需 CAD、无需缺陷样本库,换型时快速复用,适合多品种小批量电子制造。