AI集成到3D AOI的挑战与考虑因素

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正迅速成为个人生活和职业生活中的核心内容。在电子制造业中，集成人工智能以对抗常见缺陷并将数据与前后道工序相连接，将为如何改进传统制程打开新的大门。

在电子制造过程的某些特定领域，人工智能在工厂车间的集成已经产生了巨大的影响。其中一个领域是PCBA检测，特别是3D自动光学检测（Automated Optical Inspection，简称AOI）系统。这些机器通过检测可能影响性能、质量和寿命的缺陷来确保PCB的质量和可靠性。AI驱动的3D AOI机器编程大大提高了电子制造的效率、精确性和适应性。

AOI技术的演变

几十年来，AOI系统一直是电子制造业的重要组成部分。传统的AOI机器依赖于二维成像和基本的基于规则的编程来检查PCB缺陷，如焊接问题、元器件错位和遗漏部件。然而，由于元器件外观、照明条件和电路板设计的变化，会经常发生“错误警报”和缺陷逃逸问题。

3D AOI技术通过结合深度感知（3D与2D）解决了许多这些局限性，允许对焊点和元器件贴装进行更精密的检测。分析高度和体积信息的能力使缺陷检测更加精确。

然而，缺点是对这些机器进行编程的前期投资较大。正确编程AOI需要大量的人工输入，工程师需要手动定义检测参数、阈值和通过/不通过标准。这个过程不仅耗时，而且容易出现错误和不一致。对于合同制造公司来说，这种人工投资因在任何时候都可能存在的大量元器件和组件而变得更加复杂。

将彻底改变检测的AI驱动编程

3D AOI系统中的AI从根本上改变了这些机器的操作方式。人工智能驱动编程不再仅仅依赖于预设规则和操作员编程，而是使用机器学习（ML）和深度学习算法来不断提高检测能力。以下是人工智能正在彻底改变3D AOI编程的一些主要方式：

01 自动参数调整：AI通过从大量PCB图像和检测结果中学习，消除了繁琐的手动配置的需要。AI可以根据历史数据自动调整设置，而无需要求工程师微调检测参数，从而可显著减少设置时间和人为错误。

02 增强缺陷识别：传统的AOI系统很难区分可接受的变化和实际缺陷。人工智能驱动系统使用在数千（或数百万）幅PCB图像上训练的深度学习模型，使它们能够以更高的精密度识别缺陷，同时最大限度地减少误报。当关注容易受到易读性问题、污染和字体变化影响的组成文本时，这一点尤为重要。在编程中使用AI可以通过分析具有不同组成和字体的许多文本图像来增强文本检测，从而可更好地处理文本变化。

03 减少对熟练人工的依赖：传统的AOI编程需要具有熟练技能的工程师创建和维护检测数据。编程可能需要几个小时，具体取决于给定产品的复杂性和元器件数量。AI驱动AOI系统降低了对具有熟练技能人工的依赖，并减少了创建程序的时间，通常可从几小时缩短至几分钟。

04 自适应学习和持续改进：与需要频繁手动更新的传统AOI机器不同，AI驱动系统可不断改进其检测过程。随着他们分析更多的数据，其精确性得到了提高，使他们更善于识别新的缺陷类型并适应生产环境的变化。

05 模式识别和预测分析：人工智能不仅仅可检测缺陷；它还可分析模式以预测潜在的故障。通过识别可能表明问题发展的微妙趋势，制造商可以采取积极措施，在缺陷发生之前加以预防，从而减少返工和报废。

对电子制造商的益处

将AI集成到3D AOI机器中可为电子制造商提供一系列益处：

提高效率：AI驱动AOI机器可比传统系统更快、更精确地检查PCB。改进的程序生成可将过去需要几个小时完成的任务缩短到几分钟即可完成。

提高良率和质量：通过减少误报和漏报，制造商可以保持更高的质量，同时最大限度地减少不必要的返工和材料浪费。

可扩展性：AI驱动AOI机器可以很容易地适应不同的电路板设计，使其成为生产各种电子产品而不需要大量重新编程制造商的理想选择。

降低成本：通过减少对手动编程的依赖和降低缺陷率，人工智能增强了AOI系统，有助于节省生产中的整体成本。

对工业4.0的适应性更强：随着电子制造业顺应工业4.0原理，将AI驱动AOI机器无缝集成到智能工厂中，可实现实时监控、数据驱动决策和互联生产制程。

挑战和考虑因素

尽管有优势，但人工智能驱动的3D AOI技术同时也存在挑战。其中一个主要问题是需要高质量的教学数据。人工智能模型需要广泛的数据集才能有效进行检测，数据收集中的不一致性会影响精确性。此外，有必要定期更新人工智能驱动的AOI系统，以跟上PCB设计和制造技术的发展步伐。

另一个考虑因素是将AI驱动AOI机器集成到现有的制造工作流程中。由于兼容性问题、初始投资成本和人员培训需求，依赖传统AOI系统的公司在向人工智能驱动的解决方案过渡时可能会面临挑战。

结论

AI驱动3D AOI机器编程极大地提高了电子制造业水平。通过自动化编程过程、增强缺陷识别和实现预测分析，人工智能为PCB生产的质量控制设定了新的标准。尽管在数据需求和系统集成方面仍存在一些挑战，但益处远远大于障碍。随着人工智能技术的发展，它在电子制造业中的作用将会不断扩大，会为更智能、更高效和高度自动化的环境铺平发展之路。

【本文转自电子首席情报官ECIO,作者Josh Casper任Horizon sales公司区域销售经理。转载仅供学习交流。】