技术进步持续推动着电子设备朝着轻薄化、小型化方向发展，为实现更少空间、更快速度、更高性能的指标，工厂对PCBA的“轻、薄、短、小”要求不断提高，AOI检测由曾经的“选配”转变为“标配”。

在海尔工厂，PCBA DIP/SMT工艺段，现有的炉前/炉后传统型AOI存在以下两个核心痛点：

① 操作复杂、调试时间长：海尔多为家电类PCBA生产，波峰焊的焊点形态变化大，传统算法需针对每一类焊点进行调试，大大增加了调试时间。同时，还对人员的熟练程度有要求，一旦人员流动，难以延续设备检测效果，从而影响生产效率。

② 误判高：统算法难以兼容焊点的多形态特征，误判比较高，大大增加了操作员复判的工作量。过多的误判，操作员容易疲劳，漏检的风险随之增加。

产线员工介绍：一块A4大小的PCBA板，一名经验丰富的工程师制作一个程序大约需要3-4小时，同时，大约会有20个点的误判。这无疑大大增加了工程师和操作员负担。

海尔工厂在导入数之联追光AI-AOI ZG6000后，大大降低了其漏检率（<0.01%）与误判率（<0.1%）。新产品换线时间由3-4小时变为10分钟左右，从之前1名工程师管理2条产线，到现在1名工程师可管理5条产线。同时，将复判和维修工位合并，减少1条产线1名操作员。

数之联追光AI-AOI ZG6000能有此优良的表现，源于数之联从整机设备的图像采集、图像处理、图像分析都进行了系统的设计与考量，特别是在数之联强大的AI能力加持后，工厂质检变得更为简单、高效、准确。

图像采集

AOI是基于图像分析的，那么获取图像信息的准确性及稳定性对于检测结果非常重要，可以想象，若采集的图像看不清楚或看不到被检测物体的特征点，那么准确的缺陷检出也就无从谈起。除了使用高分辨率、高速、高精密的成像模组之外，数之联创新性的使用了“飞行拍照“模式，使设备在运动中可以不停顿的拍照，设备的拍照效率更高、设备运行更稳定，为后续高检测指标奠定了坚实基础。

图像处理

图像处理进一步的保证了图像信息的准确性及稳定性。在AOI检测中，有多种因素会造成图像退化，比如AOI图像获取传输过程中，外界杂散光、光电二极管电子噪声及温度、光源的不稳定不均匀、机械系统的抖动、传感器温度等原因导致不可避免的使得图像因含有噪音而变得模糊。这都给图像识别、图像切割等后续处理工作带来了困难。为了保证成像精确性、一致性，数之联进行了大量的校准，包括：解析度、白平衡、畸变校准、显示器校准等。同时，为了确保不遗漏任何一丝可能的缺陷，数之联创新性的采用了全视野整板拼接成像，将不同位置、不同方向的局部图像进行准确地拼接和校正，从而消除拼接接缝带来的误差，实现全视野无缝拼接的效果。这种检测技术可以实现对PCBA表面缺陷的检测识别，有助于提高PCBA制造的质量和工艺水平。

图像分析

追光AI-AOI系列均围绕AI能力核心打造，引入了多个关键AI技术进行图像分析，其中主要包括：

1. 深度学习。数之联利用深度学习技术，构建了一个深度卷积神经网络模型，通过end-to-end 的方式来学习产品图像中缺陷因素之间的深层逻辑关系，包括局部与局部、局部与整体之间的联系，以此来实现对产品缺陷的检测和分类。

2. 缺陷自动检测。数之联采用深度学习算法，使用Mask来获取不良图像像素区域，并使用Box Regression把缺陷位置精确定位到图像上。

3. 模型自动优化。数之联使用自动迭代的训练方法，对模型进行优化，提高检测精度。如果有新的缺陷产生，我们会更新模型或者重新训练，以满足识别新缺陷的需求。

4. 检测算法自动验证。数之联采用基于图像处理的模板比对算法，将检测结果与标准库中的模板数据进行比对验证，并将错误的结果标记出来，然后回去将算法进行优化，再继续训练，提高缺陷检测的准确性。

缺陷关联分析。数之联采用机器学习技术，构建一个多因素关联模型，来分析生产过程和缺陷之间的关系，并按照各个因素对产品缺陷的影响程度进行排序。这个技术可以帮助我们找到缺陷产生的原因，并进一步优化生产过程，提高产品的质量。

追光AI-AOI系列均围绕AI能力核心打造，引入了多个关键AI技术进行图像分析，其中主要包括：当前，数之联追光AI-AOI系列具有完整的产品矩阵，可应用于PCBA(DIP/SMT)炉前/炉后生产线上的外观缺陷检测。整套产品检测系统基于深度学习算法，将传统AOI的调试时间缩短到10分钟左右。同时，它的误判率很低（<0.1%），检出率可以达到99.99%，具有行业领先的水平。相较于同类产品，追光AI-AOI系列搭载了数之联强大的深度学习神经网络模型，训练数据及模型框架来源于泛半导体行业相应缺陷数据，模型具有高泛化能力，能够兼容焊点形态变化。这些能够从根本上解决传统AOI需要长时间编程/调试、误判率高、会因为不同操作人员而出现不一致性等问题。数之联秉承“品质是产品的内在生命力”，从设计到生产/品控等多个环节，都严格遵循ISO质量体系，用心打造高品质的产品。