透過AI檢查快速且高精度地判定4個項目
OKI開發出一項「目視判定AI技術」(以下簡稱本技術),可減少在PCB(印刷電路板)零件安裝後,自動光學檢查(AOI)(註1)所產生的焊錫不良誤檢,並使AOI後的目視檢查時間減少約8成。將自2026年7月1日起開始導入於「まるごとEMS」客戶專用的生產線。本技術結合僅使用良品資料進行學習(註2)與獨家演算法,不僅大幅縮短AOI後的目視檢查時間,同時提升檢查精度,以實現客戶服務品質的提升。
近年來,伴隨AI技術的快速發展與普及,安裝於PCB上的半導體元件趨向大型化、微細化與多層化。特別是在AI伺服器等產品中,由於大量安裝大型元件及端子間距僅數微米的窄間距元件,使得焊錫不良的判定難度日益提高。
本次開發的本技術,將基於OKI在對應大型高密度PCB製造過程中累積的經驗所建構的演算法(專用於實裝基板的AI),整合至AOI設備的檢查判定程式中。透過AI針對「焊錫潤濕(註3)」、「位置偏移」、「零件缺失」、「浮件」等4個項目進行檢查,實現快速且高精度的判定。此外,技術中亦整合了獨家程式,能考量元件本身的特徵,將不影響功能的製造編號、批號差異或印刷模糊等情況判定為良品。同時,採用僅需少量良品資料即可學習的「良品僅學習」方式,開發出最適合處理多樣少量生產模式(擁有數萬種材料與數千種設備)的AI技術。
OKI自2025年起提供「まるごとEMS」服務,協助企業加速實現製造領域的「非持有經營」,並改善經營指標。本次技術的導入,將有助於縮短「まるごとEMS」客戶生產流程的製造週期,並提升檢查精度。未來,OKI將持續推動本技術應用於其他檢查領域,並積極開發結合AI技術的新系統,擴大AI在各類製造現場的應用,進一步提升生產效率與產品品質。
術語說明
註1:AOI(自動光學檢查)
Automated Optical Inspection的縮寫,是一種運用機器視覺的識別技術,用以改善或補足人工光學檢查的缺點。
註2:良品僅學習
僅使用良品資料對AI進行訓練的技術方法,AI依據與良品資料的偏離程度來判斷良品與不良品。
註3:焊錫潤濕
指焊錫確實擴展至元件引腳或基板電極表面,形成良好接合的狀態。
沖電氣工業股份有限公司的通稱為OKI。
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FACT BOX · 重點整理
- 來源:PR TIMES
- 分類:技術開発
- 相關組織:沖電気工業株式会社 / OKI