钟冠祺 吴天信

（广州广合科技股份有限公司，广东 广州 510730）

0 前言

印制电路板（PCB）发展过程中，板件生产日趋小型化、精密化，线条越来越细，孔径越来越小，图形间距也越来越密集，同时对PCB的质量要求也越来越高，这使得提高PCB的检测技术必不可少。PCB最早的检测使用的是人工目测的方法，但是单靠人工检测已经无法确保检验结果是精确的以及是有效的，引进自动光学检测系统AOI（Automatic Optic Inspect）再辅以人工智能（AI）图像识别技术可以学习人工检测缺陷的特性，进而协助或者取代人，从而达到减少复检人员的数量，实现产品的量产，达到提升检测覆盖率，降低误判的效果。AOI使用光学技术[精密光学镜头、高精度CCD（图像传感器）、CMOS等感光组件]获取图像的光信号，再经过光电信号转换、数字图像处理、识别等算法处理后，从被检测物件获得所需要的信息，利用这些信息可进行产品外观检测，缺陷鉴定分类，主要应用于内层芯板检测和外层成品检测中的缺陷，比如缺口、突铜、凹铜、短路、断路、残铜、针孔、线宽线距不足等问题。由于现在的芯片载板越来越精细，检规也越来越严格，导致在线AOI扫描的结果存在大量的假缺陷，如果把内层和外层的缺陷都统计起来，集中传送到人工检修站（VT）检测机，这一定会增加设备成本、人工成本、时间成本，而直接影响生产效率，这对于重资产的制造业来说是致命的。人为的限制（包括误操作和疲劳）或对PCB缺陷的错误识别也会影响良率，甚至会损害PCB本身。……