PCBA 装配缺漏件与连接器错装的 AI 视觉检测解决方案

在电子制造行业，PCBA 装配过程中的缺漏件与连接器错装问题严重影响产品质量和生产效率。微链道爱的 AI 视觉检测解决方案为解决这一难题提供了有效途径。

用户场景：某头部电子/PCBA 厂商的 PCBA 装配产线，主要生产各类电子产品的印刷电路板组件。检测对象为 PCBA 上的电子元件是否存在缺漏件情况，以及连接器的安装是否正确，包括连接器的方向、位置等。

痛点：传统的检测方法存在诸多问题。在漏检方面，人工检测容易出现疲劳，导致缺漏件和连接器错装的漏检率达到约 3%，这意味着每生产 100 件产品，可能有 3 件存在质量问题流入市场。误报率也较高，约为 20%，大量的误报使得有限的复检资源被分散，增加了人工复检的工作量和成本。此外，产线换型时，传统检测设备的编程和调试时间较长，约需 30 分钟，严重影响了生产效率。

技术原理

微链道爱的 AI 视觉检测解决方案基于先进的算法和成像技术。在算法方面，采用了视觉基础模型的特征认知技术，能够对 PCBA 上的电子元件和连接器的特征进行精准识别。通过 APDT 正样本/少样本学习，仅需 1 - 20 张良品作为样本，就可以让模型学习到正确的元件和连接器的特征。在成像方面，DaoAI 2D/3D AI AOI 设备自研的 3D 相机结合三维形貌重建技术，能够获取 PCBA 的三维信息，不仅可以检测表面的元件，还能检测隐藏焊点、共面度和微米级形貌等，对于连接器的安装情况也能进行更全面的检测。这种技术之所以有效，是因为它能够从多个维度对 PCBA 进行分析，利用深度学习算法不断优化模型，提高检测的准确性和可靠性。

• 视觉基础模型的特征认知技术可以快速准确地识别元件和连接器的特征。
• APDT 正样本/少样本学习减少了样本收集的工作量，提高了模型训练的效率。
• 3D 相机和三维形貌重建技术提供了更全面的检测信息，有助于发现隐藏的问题。
• 深度学习算法不断优化模型，适应不同的生产环境和产品类型。

微链道爱解决方案与产品介绍

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 软件系统具有强大的特征认知能力，一块良品仅需 5 分钟即可完成 0 代码自动编程，大大缩短了产线换型的时间。同时，该系统还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 相机和三维形貌重建技术，能够实现对 PCBA 的全方位检测，包括隐藏焊点和微米级形貌的检测。在落地做法上，我们将系统和设备部署到客户的产线，通过 SDK/API/Docker 等方式，支持 100% 本地私有化部署，确保数据不出厂，保障客户的数据安全。

微链道爱的 AI 视觉检测解决方案，为 PCBA 装配检测提供了高效、准确的保障。

量化成效：采用微链道爱的解决方案后，缺漏件和连接器错装的检出率提高到了 98%，漏检率降低到了 <2%。误报率降低了 -60%，大大减少了人工复检的工作量。产线换型时间从原来的 30 分钟缩短到了 5 分钟，显著提高了生产效率。