PCB 產業為目前較具競爭力的產業之一，而自動光學檢測（AOI）設備是提升PCB產能及產品良率的關鍵設備。AOI 設備可部署于生產線的中站，在不影響產能的前提下檢查半成品，因此成為 PCB 制造過程中比重較高的必要投資，約占總投資額的15%。

AI 瑕疵檢測演示系統，該系統透過 Allied Vision Manta G-032C 專業工業相機和 Fujifilm 五百萬畫素高解析鏡頭的取像，搭配最新的AI 深度學習算法 (Deep learning algorithm)的 SuaKIT AI 視覺檢測軟件，能實現 PCB 即時檢測并標注PCB 瑕疵。

過檢的風險

AOI 設備的檢測流程是先利用AOI 光學掃描待檢的PCB，獲取清晰影像，然后經過電腦圖像處理技術檢查出PCB 上是否有短路、多銅及少銅、斷路、缺口、毛刺、銅渣、缺件、偏斜等瑕疵。因為外觀瑕疵的種類非常廣泛，所以較一般電子零部件的瑕疵檢測困難許多。

目前AOI 檢測面臨過度篩檢(OVERKILL)的現象。在極高的PCB良品率的要求下，AOI 設備的參數設定非常嚴格，也因此AOI 檢測設備容易因過于敏感而出現過篩現象。經統計PCB 過篩率高達70%，即NG 產品中其實有70%的成品是合格的。目前多采取人工進行第二次篩選，將實際合格的PCB 再度送回產線。

注明：文章內容來源www.alliedvision.com