自动光学检测(AOI)是PCBA质量控制的关键环节,但误报率高一直是困扰产线的难题。本文分享了通过算法优化将误报率从8%降低到1.5%的完整过程。主要措施包括:1) 建立元件特征库,区分真实缺陷和正常变异;2) 引入深度学习模型辅助判断;3) 动态调整检测阈值适应不同批次;4) 建立误报反馈闭环持续优化。实施后不仅降低了复检人力成本,还提升了真实缺陷的检出率。
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