AI视觉深度学习PCBA缺陷检测仪器设备PCB板常见质量缺陷主要包括‌短路、开路、阻焊不良、焊接缺陷、层间分离、孔缺陷、阻抗失配和机械缺陷‌等

PCB缺陷检测技术综述

PCB缺陷检测在电子制造中是关键步骤，保障产品质量。为了确保电路板的质量和性能，多种先进的检测技术应运而生，包括自动光学检测技术、机器视觉检测技术以及计算机视觉检测技术等。这些技术各有千秋，适用于不同的检测需求和场景。

重要性

在电子制造领域，PCB电路板的缺陷检测是至关重要的环节。PCB缺陷检测在电子制造中是关键步骤，保障产品质量。为了确保电路板的质量和性能，多种先进的检测技术应运而生，包括自动光学检测技术、机器视觉检测技术以及计算机视觉检测技术等。这些技术各有千秋，适用于不同的检测需求和场景。

常见技术

各种检测技术依据不同需求应运而生。这些技术包括自动光学检测技术、机器视觉检测技术以及计算机视觉检测技术等。

现有检测方法分析

人工目视判定法

操作人员需借助电子显微镜或放大镜，凭借其主观经验和视觉测量来判断PCB的合格率。这种方法预算成本低，设备价格亲民且操作简便。然而，其准确率相对较低，缺陷检测效率不高，同时数据集合的分析也颇具挑战。成本低且操作简单，但效率和准确性不足。

△ 仪器线上检测法

通过模拟测试实验和电气性能测试，操作人员能够检查电路板焊接是否出现开路、短路等故障，同时对元器件功能进行检测。此外，边界扫描技术还可用于检测PCB上密集的电子元器件，以及集体检测电路板的焊接点和连接处。这种方法以电信号为媒介，具有高转换率、低成本和广泛覆盖范围的优势。然而，其操作难度相对较大，且需要较长时间来完成检测。电信号检测，转换率高但难度大。

△ 功能测试法

在生产线上，操作人员会利用专门的测试设备对电路板的功能模块进行全面检测，从而判断电路板的工作状态。然而，这种方法仅能确认电路板的基本功能，无法提供关于电子元器件和引脚诊断的深入信息。因此，在选择测试设备时需根据具体需求来定，同时，编写相应的测试程序也具有一定的难度。只确认基本功能，设备选择需谨慎。

视觉检测技术详解

△ 自动光学检测技术(AOI)

AOI技术融合了图像处理、自动控制等多元计算机技术，依托光学原理对PCB的焊接缺陷进行细致的检测与处理。其核心流程包括利用相机对PCB进行全面扫描，捕获焊点区域的详尽图像。随后，通过视觉处理技术自动分析这些图像，精准提取每个焊点的特征数据。这些数据再与数据库中的信息进行对比，从而精确识别焊接点的缺陷类型，并作出相应标识，最终给出详尽的检测结果。细致检测焊点缺陷，高精度识别。

△ 机器视觉检测技术(MVI)

MVI技术通过融合CMOS、数字图像传感器、DSP、FPGA等多种机器技术，实现对PCB的高效、非接触式测量与判断。它能够快速准确地检测出PCB上的各种缺陷，从而提高生产效率，降低生产成本。此外，MVI技术还具有柔性好、易于集成等优点，使其在工业PCB检测领域得到广泛应用。高效非接触测量，灵活易集成。

△ 计算机视觉检测技术(AVI)

AVI技术是基于计算机视觉原理而发展起来的一种前沿工业检测技术。它采用深度学习算法对PCB进行缺陷检测，为机械臂的视觉系统提供了高精度且实时的检测方案。预计未来将逐步替代传统的人工PCB质检工作，从而显著提升PCB工厂的质检效率。此外，该技术还具备高时效性和强大的抗干扰能力等显著优点。利用深度学习，实现高精度实时检测。

实例分析及未来展望

△ 实例分析

宏杰科技所采用的深度学习技术，使得其PCB缺陷检测系统能够提供高精度且实时的检测服务。该系统目前已经能够对数十种PCB缺陷进行实时监控和检测，包括“刮伤”、“毛刺”、“鼠咬”、“短路”、“断路”等常见问题。宏杰科技的系统具备实时监控和高精度检测能力。

△ 未来展望

未来，随着更多类型和数量的缺陷图片数据的收集，该系统将不断进行深度学习模型的更新和迭代，以更好地满足工厂PCB质检的需求。系统将通过数据更新模型，满足质检需求。