标签： 波峰焊AOI

近年来，AOI视觉设备代替检测工人在DIP插件领域的趋势日渐明显。DIP炉前插件AOI可以防止错件提高良率，DIP炉后AOI检测自动修补焊点可以节省人力，品质，且状态稳定无需休息，可极大节约成本，提升维修效率。正因此，越来越多DIP生产线开始运用AOI来检测元件和焊点。

随着工业制造逐渐走向高精密化、对产品品质要求更加严格，人工成本日益增加等因素，迈向自动化是工业各领域发展的必然…

随着电子制造业采用AI，制造商必须制定全面的战略，利用其能力并解决挑战。AI在检验和智能工厂中的变革力量承诺无与伦比的效率、适应性和质量保证，为未来由创新和自动化驱动的电子生产重塑了前景。

随着全球电子产品功能性越来越强，集成度越来越高，对新产品交付周期的要求也越来越短，传统的检测方法弊端越来越明显。AI智能AOI，实现了无需元器件库的智能一键编程功能，解决了行业传统算法编程时间过长、误报率高的两大顽固痛点。

自主研发生产的高速度、高精度 D610上下照双面检查AOI，完成对PCBA终检无人化终检方案，广泛适用于波峰焊后及双面终检。广泛应用于服务器，各类工控板，电源等产品检测。

PCBA焊锡缺陷是指焊接零件表面出现不规则、不连续的现象比如连锡，锡少，假焊等。焊接的缺陷可能会导致组件报废、维修成本高昂，在工作条件下的组件的性能显着下降，在极端情况下还会导致灾难性故障，并造成财产和生命损失。

从第一代产品到第三代，该产品不断迭代，在同规格系列产品中软件升级，体积更小，帮助工厂节省厂房空间；同时，在同规格系列中能处理全行业最大的PCB板。伴随着工厂对工艺日益极致的要求，操作更简单、误判率更低，搭载深度学习网络神经算法的智能检测AOI成为了工厂标配。目前，D510波峰焊AOI系列D510已服务许多工厂生产线。

DIP波峰焊AOI B510系列通过高精度彩色工业相机抓取板卡图像，深度学习神经网络模型，通过训练海量PCBA缺陷数据，能够兼容焊点的形态变化、自动识别器件/焊点位置与缺陷类型。

双面检查AOI D610系列，全球首款不用设置参数的AOI,强大的检出能力，通过上下两个高精度相机，对同一块板卡移动拍 照，采用神经网路深度学习算法，一键智能搜索，智能辅助编程，智能判定元器件不良和焊锡不良。

D-11系列在线式DIP炉前插件AOI 采用卷积神经网络、先进深度学习模型、计算机视觉、图形图像处理等算法，检测电子电路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、错件、浮高、OCV(文字识别）、可支持测试色环电阻错料。本AOI检测直插件可应用于波峰焊炉前或炉后。本AOI是落地式嵌入产线安装，无需改动流水线，快速便捷。

广东省电子学会SMT专委会举办的“第18届中国·华南SMT学术与应用技术年会暨GDSMT第四届委员会换届大会”…

DIP插件加工,我们DIP插件加工的制程能力,插件AOI进行元器件错漏反的检测，严格控制DIP直通率；波峰焊AOI进行焊点检查，严格控制品质

电子插件制造工艺对于产品的质量要求十分严格，对于高达数百种乃至上千种的电子插件制造过程来说，哪怕是高1%的产品…

随着电子产品的品质要求越来越高，其产品元器件趋于多样化，产线换线越来越多得情况下，采用人工检视的难度增大、效率下降，采用灵智通波峰焊AOI自动检测设备代替检测工人优势非常大。而D系列波峰焊AOI和插件AOI这类高效自动检测设备的出现也完美迎合了客户需求，在市场上收获良好的口碑了。

新一代AI波峰焊炉前/炉后检测设备AIVS-D，突破传统对“AOI应用在SMT”的应用，率先应用在DIP/THT，放置在波峰焊前和炉后，管控手工插件后插件元件的错漏反和焊点等

现阶段市场各家AOI检测设备业者则聚焦于结合AI，以影像识别技术辅助检测设备提升检测效率与正确性，并降低人工复判的依赖。AI结合AOI，已成为下一波智慧应用商机

AOI除了能检查出目检无法查出的缺陷外，AOI还能把生产过程中各工序的工作质量以及出现缺陷的类型等情况收集，反馈回来，供工艺控制人员分析和管理。

与同类解决方案对比，迈思泰克DIP波峰焊AOI搭载着自主研发的深度学习神经网络模型，该模型是迈思泰克集合了多个成功落地经验及海量缺陷数据，训练出的可兼容焊点形态变化、高泛化模型，能切实解决传统AOI在编程/调试时间过长、误判过高、因人而异的操作结果等核心痛点。

因为THT器件仍然在敏感区域使用，尤其是在电力电气应用领域，这个时候很有必要在炉前放一台插件AOI检查元件错漏反等，炉后放一台波峰焊AOI检查焊点好坏，少锡，多锡，连锡，未出脚，虚焊等。

新一代智能插件AOI，采用卷积神经网络、先进深度学习模型，计算机视觉、图形图像处理等技术，解决AOI 编程复杂、误报多的行业痛点，提供插件炉前错、漏、反、多、歪斜等缺陷检测方案。其具有无需设置参数、软件辅助极速建模、无需专业操作人员，支持器件局部检测等中心优势

主板的生产分为两条线： SMT（表面装贴技术） 线和DIP线（插件或插件部门）简单的说一下，SMT就是贴片元件，都是没有脚的，而DIP是直插元件，都是有脚的.现在电脑公司比如IBM,惠普等的PCB板一般不会自己做的，而是让ODM厂做好了再拿过来。

DIP插件AOI D 系列，不同于现在传统的AOI算法，率先应用在DIP/THT，替代人工目检，可放在波峰焊前，管控手工插件后的品质缺陷，有效地将如“电容反向、色环电阻错料、漏插”等不良卡控在焊接之前，通过声音和光标提醒人员及时修正，节省返修成本，减少不良产品流入市场。

灵智通Lingtest DIP炉前插件AOI和炉后波峰焊AOI，产品基于AI+大数据开发，针对于PCBA （DIP手插件）工艺流程的使用，帮助客户解决两大困扰问题：操作复杂，编程时间长、误报率高的痛点，吸引了许多国内外客户的关注。

过去的两三年里，采用组合测试技术，特别是在线AXI/ICT组合测试复杂线路板的情况出现了惊人的增长，而且增长速度还在加快，因为有更多的行业领先生产厂家意识到了这项技术的优点并将其投入使用。

伴随AI技术的迅速发展，也给AOI检测行业带来了技术革新的契机。传统AOI检测与AI 智能AOI辨识的差异，在于是否可针对未知瑕疵进行判定，传统AOI检测设备只能以设定好的参数标准为基准进行判断，也就是逻辑性的思考，需要先定义瑕疵的样本，再透过样本进行检测

AI智能DIP炉前插件AOI基于机器视觉的高精度PCB在线缺陷检测设备。该设备采用基于神经网络的深度学习算法，进行数百万次训练，持续不断将客户端收集到的正负样本数据传输到服务器进行再学习，提升设备检测效率和精度。

根据成像方法的不同，AOI又可分为三维3DAOI和二维（2D）AOI，3DAOI 主要用于物体外形几何参数的测量、零件分组、定位、识别、机器人引导等场合； 2D AOI主要用于产品外观（色彩、缺陷等）检测、不同物体或外观分类、良疵品检测与分类等场合。按使用情景来分为贴片AOI和插件AOI.插件AOI分为DIP炉前AOI和DIP波峰焊后AOI两种。

我们DIP加工的制程能力,AI插件机和异型插件机实现自动化插件,插件AOI进行元器件错漏反的检测，严格控制DIP直通率

随着智能家居，汽车电子，各种电源产品，电力设备等需求爆发，电子行业迎来了发展的新机遇。与此同时，DIP段AOI检测面临的光学检测难题亟待解决。传统的AOI自动光学检测设备普遍存在编程步骤复杂、耗时长、检出率不足、误报率高等痛点，电子厂迫切需要更高效的光学检测方案。

当前，我国正坚定不移走自动化智能制造的道路上，取得众多优异的成果。DIP插件段伴随着设备低端、劳动力成本高以及疫情常态化等一系列问题，正逐渐挤压制造业的利润空间和产品品质，为了提高效率和品质，纷纷引进DIP炉前插件AOI和炉后波峰焊AOI等全智能补锡方案来提升产线自动化。

近年来，AOI视觉设备代替检测工人在DIP插件领域的趋势日渐明显。DIP炉前AOI可以防止错件提高良率，波峰焊AOI至少可以代替1-2人的工作量，且状态稳定无需休息，可极大节约人工成本，提升维修效率。

DIP插件工艺是在SMT贴片工艺之后，是PCBA工艺中的一部分，DIP插件是指不能被机器贴装的大尺寸元器件，而需经过手工插件或用AI插件机插件，之后再通过波峰焊进行焊接，最终产品成型。

DIP焊接缺陷详细分析有多锡、PTH焊料填充不足、白斑、拉尖、退润湿和不润湿、板子变形、连锡、焊点空洞、溢锡、锡球、吹孔或针孔、冷焊、漏焊

与传统的AOI自动光学检测设备相比，迈思泰克D系列DIP插件AOI极速编程有效解决了编程时间长的问题、深度学习算法解决了误报率高检出率低两大传统算法痛点。

DIP炉前插件AOI可以防止错件减少返工,波峰焊AOI看焊点至少可以代替1-2人的工作量,且状态稳定无需休息,可极大节约人工成本,提升维修效率。

DIP炉后检测PCBA焊点，缺陷种类多，形态复杂，传统AOI算法难以兼容焊点的多形态特征，误判率很高，这大大增加了操作员复判的工作量，也容易造成操作员疲劳，随之增加漏检风险。波峰焊前、后分别架设爱为智视炉前AOI和波峰焊AOI，解决品质管控问题,适合产品:TV主板、PC主板、电源板、工控板、小家电、服务器等PCBA。

当前的传统的DIP焊点检测AOI具体称之为DIP炉后AOI或波峰焊AOI与修补技术及产线设备已无法满足企业生产需求，DIP焊点AOI检修的两大“致命性”问题日趋明显：

1、做程序负责繁琐速度慢，导致很多客户在使用波峰焊AOI过程中，板已经开始生产

DIP炉前插件AOI和DIP炉后波峰焊AOI,让我觉得最省心的一点就是它的极速编程，就算是没有AOI基础的普通员工也可以很快上手。它应用了卷神经深度学习算法，编程简单，炉前插件AOI可以自动一键搜索给器件动画框即辅助建模，无需设置参数，让编程时间缩短了不少，也让工人操作起来更好上手。

炉前插件AOI检测系统适用于PCBA生产的在线炉前插件AOI缺陷检测，包括错插、漏件、极反、多插等问题。产品特点：

众所周知，虚焊会导致产品的性能不稳定。尤其困扰的是，不象其他种类的不良，虚焊甚至不能被后续的ICT和FT测试所发现，从而导致有问题的产品流向市场，甚至使品牌和信誉蒙受巨大损失。

迈思泰克致力于做最好用的DIP插件AOI。研发技术人员占比70%，专注于人工智能、视觉领域10余年，并取得了重大突破，用AI赋能工业检测，将深度学习算法应用到AOI，为企业提供低误报、易编程、高检出的光学检测方案。

最近导入波峰焊炉前炉后AOI检查设备，客户要求越来越严，员工的不稳定性，培训周期。炉前检查错漏反，多插，少插等不良和炉后AOI检查焊点不良

随着电子制造业对产品开发的要求，以及产品逐步转向多品种订单模式，企业内各系统之间的统一性与有效整合问题就逐渐浮出水面。目前大多数企业面临的是从基础信息与自动化向数智化改造的问题。

AOI发展趋势有传统编程慢误报高检出率低向人工智能AI AOI方向发展，极速编程，误报低，检出率高。

插件AOI特色检查功能包括字符检查，铁片检查，电线的检测，三极管，晶振，蜂鸣器等检测

DIP插件AOI主要特点极速编程，DIP炉前插件AOI,DIP炉后波峰焊AOI解决插件元件错漏反和焊点连锡假焊多锡等不良并修复是的DIP线实现自动化提高效率.

本视觉AOI系统采用的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。

ADC自动缺陷检测与分类系统基于机器视觉和图像识别等AI算法技术，提供AI自动缺陷检测和分类判图服务，旨在解决工厂人工作业判图结果不稳定，效率低，人工成本高等问题。

SMT生产的大部分缺陷分别产生于锡膏印刷和回流焊两道工序，在这两道工序中一般都会配上3DSPI和2DAOI、3DAOI.

在各种检查和测试方法中，视觉检查方法是最普通和低成本的，但非常依靠操作员的。X射线方法成本高、速度慢，能力有限。自动光学检查(AOI)速度较快但对技术员有要求。在线测试(ICT, in-circuit test)和功能测试有时也作检查工具使用，但其能力也是有限的。

dip自动化补焊系统，AOI可快速准确检测出PCB短路、少锡、虚焊、锡洞等缺陷，并对PCB缺陷自动定位,快速分类,全自动维修机可快速维修焊点，完全不需人工干预，真正做到解放双眼解放双手，有效帮助DIP波峰焊生产实现更高的自动化、提升品质、提高效率、降低成本。