从人工分拣到 AI 识别：机器视觉在电子制造业 SMT 贴片检测中的实战应用

从人工分拣到 AI 识别：机器视觉在电子制造业 SMT 贴片检测中的实战应用
电子制造业 SMT 贴片环节中，人工分拣因元器件微型化（最小达 0.4mm×0.2mm）、密度高（单 PCB 含上万颗元件）而力不从心，漏检率常超 30%。机器视觉技术通过三代迭代，实现从人工到 AI 的跨越。
传统机器视觉依赖模板匹配与灰度分析，可检测缺件、明显偏位等简单缺陷，但对 01005 封装元件的微小偏位（0.1mm）识别乏力，且换线调试需 2 小时。
深度学习辅助检测阶段，CNN 模型结合 3D 成像，将 BGA 焊球虚焊识别准确率提升至 98.5%，小样本学习仅需 50 张缺陷样本即可适配新场景。
如今端到端 AI 检测成主流，YOLOv8 模型经 TensorRT 优化后，实现 30FPS 实时检测，单模型覆盖 12 类缺陷，01005 元件偏位识别精度达 99.2%。某手机代工厂改造后，漏检率从 25% 降至 0.3%，换线时间缩至 15 分钟，年节约成本超 1700 万元。
机器视觉不仅提升检测精度，更通过数据追溯优化工艺，成为 SMT 智能制造的核心引擎。