利用AI视觉检测PCBA插件是否正确 什么是PCBA？PCB、电路板、PC板？ PCB与PCBA的差异就在「PCBA = PCB + Assembly」，也就是没有组装电子元件的板子叫PCB，而已经组装完成电子元件的板子则称之为PCBA。PCBA其实是「Printed Cicrcuit Board Assembly」的英文缩写，也有人简略一点叫它PCA，当然也有人叫它PWA (Printed Wire Assembly)，中文我们一般称它为「组装电路板」或「组装板」，不过业界中少人用以上的中文来称呼PCBA的，一般如果一台整机内只有一片板子，会直接叫它「主板（Main board）」或直接省略叫「板子」，如果有两片以上PCBA ，则会用功能来区分主板、IO板、充电板(charging board)。 PCBA插件是否正确影响制程良率 PCBA上面集成了不同功能的电子元件、插槽及各种芯片组，制造流程繁琐，如何提升插件及组装的正确率，是良率提升的关键。 PCBA 插件缺陷检测 PCBA标准样本 PCBA缺陷样本 Capacitor Defect Missing Components

电子组件制造过程追踪为半导体之产出基石，辨识组件编号被视为生产重要环节之一。但较差环境下让AOI辨识更加困难，对于提升产线效率以及降低字符的误判度有很大改善空间。利用SolVision技术执行光学字符识别，有别于传统AOI，不受底色、环境光线及字符种类多等限制，可精准识别个别编码。

SMD电容体积较小，观察缺陷需在显微镜等级的微观工具下观察，且因MLCC非常脆弱，检测过程也须非常小心，困难度极高。使用SolVision工具，学习电极上凸出部分的瑕疵形状及位置，建立AI模型，在AI学习瑕疵特征之后，即可快速检测电容凸出部分的缺陷，大幅提升整体制程的良率。

电子产业中，如果料号标签无法辨识会大幅降低作业效率。卷标字体印刷不良卷标上的字体在印刷过程容易产生不规则的细微瑕疵，使得AOI难以辨识。利用SolVision进行缺陷以及字符辨识之AI深度学习，即便卷标字体出现不规则的缺陷仍能正确辨识，大幅降低物料管理的成本支出，提高库存管理正确性。

利用SolVision的瑕疵检测工具，做出AI模型Training，针对瑕疵的形状长相建立瑕疵缺陷数据库，将复杂的缺陷人工检测转化成精准度高且规律的检测系统，以深度学习辨识异常并忽略可接受的微小缺陷，有效提升检测精准度及速率，兼顾产品严格的质量要求。

运用AI视觉检测IC Pin脚间的焊锡相连情形 什么是SMT(Surface Mount Technology)表面贴焊(装)技术? 表面黏著技术，是一种电子装联技术，起源于1960年代，最初由美国IBM公司进行技术研发，之后于1980年代后期渐趋成熟。此技术是将电子元件，如电阻、电容、电晶体、积体电路等等安装到印刷电路板上，并通过钎焊形成电气联结。其使用之元件又被简称为表面安装元件。 PCB可靠度的第一道关卡：SMT制程 SMT表面贴装技术(Surface Mount Technology,SMT)是电子业的组装焊接技术之一，以锡膏印制、点胶、零件组装、热风回焊等制程将电子零组件与PCB结合。然而回焊制程中，相邻的锡球稍有不慎即会造成短路。由于PCB上元件繁多，若能即时检出短路情形并排除障碍点，将能大幅提升产线效能。 IC PIN角瑕疵检测案例 正确 NG: 焊锡相连 NG: 焊锡相连

运用SolVision AI影像平台的Instance 实例切割技术，将X光影像中锡球重迭的假焊瑕疵予以标注并藉以执行AI模型的深度学习。经训练后的AI即可在具背景噪声、无明显影像边缘的条件下，将假焊瑕疵精准检出。