这几年,几乎每一家 AOI(自动光学检测)厂商都在谈算法。不只要精准,似乎谁的算法更”智能“,谁就能占领市场高地。
但现实并非如此。有人砸下重金组建算法团队,却依旧陷入价格战;也有人算法并不算最前沿,却能稳稳拿下客户。
那么,AOI 的真正竞争力,究竟来自哪里?
毫无疑问,算法是 AO
自动光学检测(AOI)正从传统的视觉系统,加速转型为结合AI的智能检测方案。
然而,面对「AI AOI」的黑盒,很多市面上把所有「带 AI」的 AOI 都混在一起讲,如果不了解算法特性,就很容易「期待错误、导入错误、效果失望」。
基于规则 (Rule-
真正的AI是理解,而不是比对
在传统AOI(Automated Optical Inspection)中,「抽色算法(TOC)」是最常被用来判断少锡、空焊、露铜、错件、缺件等常见缺陷的核心手段。
它的逻辑非常明确,只要 ROI 区域内符合「标准亮度 + 标准色度」的色彩点比例落在设定范围内,就判定为 O
对大多数使用AOI进行PCBA检测的制造商而言,真正的痛点不是硬体,而是一款检测软件的编程。
一块新板导入,需要先准备CAD文件、建立元件库,接着一个个人工画框、设定阈值,才能建立一个可用的检测程序,整个过程通常要花上一名专业工程师3~5小时。更麻烦的是,一旦元件换料或工艺变动,整套程序就得重新编一次
在制造业里,有一项技术被称为「品质守门员」—AOI,自动光学检测,是一种依靠机器视觉进行识别的检测技术,它透过光学成像系统捕捉产品影像,再结合影像演算法与比对逻辑,能够快速辨识生产过程中的缺陷、污染或装配错误,是现代制造业品质控管的重要基础技术。但随着产品种类增多与缺陷形态愈发复杂,传统AOI的规则
随着中国半导体工艺迈入7nm先进制程,晶圆上的任何0.5μm微小缺陷都可能导致整颗晶片报废。这不仅对光刻、沉积、刻蚀等前端制程提出更高要求,也让检测环节面临前所未有的挑战——若无法在第一时间发现并拦截缺陷,不仅制造成本大增,更可能直接影响良率与交付进度。
目前在晶圆制造中,AOI(自动光学检测)技术已
在AI时代,制造业正迎来前所未有的智能化转型,而PCBA作为电子制造的核心,更是直接影响产品的可靠性与市场竞争力。在PCBA 生产环节中,AOI自动光学检测已被广泛应用于PCBA质检中。
AOI(Automated Optical Inspection缩写)的中文全称是自动光学检测,是基
在快节奏的电子制造产业中,质检速度与精度直接决定了生产效率与客户满意度。传统AOI(自动光学检测)虽然是PCBA制造的标准环节,却一直饱受以下挑战困扰:
建模耗时冗长
一块电路板的检测建模往往需要数天才能完成。
人力成本高昂
工程师必须反复编程、调参,负担沉重。
误报频繁
规则式算法受光线、物料变化影响,导致客
利用AOI检查晶圆外观状态与金属残留等,确保无任何缺陷、刮痕等瑕疵已经是非常成熟与普遍的手段,不过随着国内半导体产业朝着先进制程迈进,对于检测的标准也不断的提高。 传统视觉检测技术正在经历前所未有的挑战:
借由将AI导入AOI,不仅能够结合视觉
一个制造业打拼快10年的品管经理跟我们说:有的老师傅一天趴在显微镜前十几个小时,眼睛红得像刚剥完的虾;有的新人不小心漏掉一个针尖大小的划痕,整批货被客户退回来,全厂加班赔损失;还有旺季时质检线连轴转,三班倒人手都不够,品质问题却还是层出不穷……
在大量电子、五