PCBA 产线 AI 视觉检测
让质量判断更稳定，让产线交付更高效
Apexera 面向 PCBA 产线的元件防错、丝印核验与外观异常检测，通过计算盒、视觉板卡和检测工作站接入现有生产流程。支持复用现有成像设备，也可部署独立检测工位。
针对仍依赖人工的指定元件与装配项目增加自动检查，支持多型号检测配置管理，减少重复目检与换线调试，让质量问题更早发现、检测结果有据可查。
0.1%
漏检率
0.8s
单板检测节拍
7×24
不间断在线检测
PCBA 产线 AI 视觉检测
PCBA质检行业挑战
高密度、小批量、快换型——传统人工目检和固定规则 AOI 已经跟不上产线节奏。
/ 01
人工目检疲劳漏检
缺件、偏移、反向与焊接外观异常，往往分散在不同区域。面对高密度板件与重复检查，检测质量容易受到人员经验、疲劳程度和判定尺度的影响。
/ 02
传统 AOI 误报率高
基于规则的 AOI 对焊点光泽、元件位置的微小差异敏感，误报率常达 5%–15%，需大量人工复判，并未真正释放人力。
/ 03
多 SKU 换型成本高
不同板型、元件布局和检验标准，对应不同的检测配置。传统方案每换一款产品都需要重新编程、调参、打样验证，对于新产品导入与频繁换线，停机成本高。
/ 04
已有 AOI，部分项目仍靠人工补检
针对现有 AOI 未覆盖的检测环节与项目，Apexera支持按需增加轻量化 AI 检测设备，无需更换整套系统。聚焦指定元件与装配项目快速开展检测，减少设备投入、现场改造和人工补检，让补充检测更省时、省力、省成本。
把 AI 检测能力，转化为产线上的实际价值
围绕具体工位与质量目标配置检测方案，让 AI 服务于日常生产中的判断、复判与异常处理。
现状痛点：传统 AOI 靠规则判定，焊点稍有差异就误报
↓
AI 学习缺陷特征，降低误报
深度学习模型从合格与不合格样本中自动学习判定边界，对焊点光泽、元件位置的正常波动不再敏感。
1.5%
误报率（原 8%）
现状痛点：新产品导入要重新编程、调参，停机 1 天以上
↓
少样本学习，2 小时完成换型
只需采集 10–30 张样本图，在可视化界面完成检测配置，无需编写脚本，模型自动训练。
2h
换型时间（原数天）
现状痛点：换新设备要拆机改造，前期投入大、产线停摆
↓
复用现有设备，接入即用
保留您现有工业相机、镜头、环形光源和传动设备，通过 Apexera 系列产品接入 AI 推理。
80%
集成工作量减少
从检测性能到现场交付，支持 PCBA 应用落地
兼顾节拍与检测需求
围绕板件尺寸、缺陷特征与产线节拍配置采集和 AI 推理方案，让检测能力匹配实际生产要求。
灵活集成现有设备
提供计算盒、检测工位与视觉板卡等部署选择，通过 SDK 与 API 对接设备及业务系统，减少集成开发工作。
工程支持贯穿落地
从样本评估、成像验证到现场对接，协助明确检测边界与验收标准，推动方案从测试走向生产应用。
围绕 PCBA 质量检查，配置所需检测项目
从元件贴装到焊接外观，再到字符核对，按产品特点与工位要求组合检测内容。
按需配置 PCBA 检测项目
丝印核验
连锡检测
OCR 字符识别
连接器装配检测
板面异常
缺件检测
元件偏位
引脚弯曲
三种部署方式，适配不同产线现状
无论您是已有视觉设备、需要新增检测工位，或希望把 AI 能力集成到自有设备中，都可以围绕实际条件规划方案。
约80%
误报减少
AOI 误报从 8% 降至 1.5%，复判工位从 4 人减至 1 人
60%
部署效率提升
新产品检测方案配置周期从 5 个工作日缩至 2 天
0.1%
客诉缺陷率
下游客户端 PCBA 缺陷投诉数量下降 92%
3月
投资回报周期
按人力节省与返工成本核算，平均 3 个月回本
相同的 PCBA 检测能力，服务不同电子制造场景
从消费电子主板到控制器、电源与 BMS 保护板，不同产品有不同的质量重点。Apexera 围绕板件特点、工位条件与检验要求配置方案。
| 典型应用 | 检测对象 | 检测项目 | 核心价值 |
|---|---|---|---|
| 消费电子 PCBA | 小型贴片阻容、LED、无线通信 IC、FPC 连接器 | 缺件、错件、极性反向、偏移；丝印 OCR 与 BOM 比对 | 快速换型：数小时内完成型号切换，减少换线等待，适应多型号、小批量生产。 |
| 汽车电子 PCBA | 车载控制板、BMS 采样板及控制板上的元件与连接器 | 缺件、错装、极性反向、可见引脚变形；按工艺要求检查溢胶及批号标识 | 关键元件防错：检查漏装、反装及型号差错，异常定位到具体元件，检测结果逐板留档。 |
| 储能与工控 PCBA | 贴片元件、光耦、电解电容、端子座、屏蔽罩及功率器件 | 漏装、错装、方向异常；屏蔽罩有无与位置检查；可读丝印料号核验 | 多板型柔性检测：支持多款 SKU 检测配置管理，同系列板型复用配置，减少重复调试。 |
| 医疗与传感设备 PCBA | 小型贴片元件、IC、连接器及点胶区域 | 缺件、错装、可见划伤与崩角；按验收标准检查溢胶；可读批号核验 | 批号核验与质量追溯：自动核对可读元件批号，保存缺陷图像与复判记录，减少人工抄录和核对。 |
从检测可行性到现场落地，您可能关心这些问题
产线已经有AOI，增加Apexera能解决什么问题？
Apexera 可为仍依赖人工的检查项目增加专项视觉检测，例如指定元件漏装、方向错误、可读丝印与料号信息不符，以及连接器装配和板面异物等可见异常。可通过独立工位检查，也可在接口兼容、成像条件满足要求的现有视觉工位部署，补充当前检查流程。
Apexera 和传统规则 AOI 核心差别是什么？
传统 AOI 依靠固定阈值、模板匹配编程，相似元件容易误报、新品编程耗时久。Apexera 基于深度学习 AI 视觉，擅长区分外观相近物料、OCR 丝印自动比对 BOM，适配多 SKU 混线生产，支持 Box 整机、Card视觉板卡嵌入、Station 一体化设备三种形态。
对产线的相机、光源、硬件有强制要求吗？
Apexera Card与Apexera Box支持复用接口兼容、成像质量满足检测要求的现有相机与光源；Apexera Station 为配套标准化整机方案，开箱即可部署，可根据产线节拍与精度需求灵活选型。
AI 模型训练需要大量不良样板吗？
不需要大量不良样本。自研自监督异常检测能力，仅依靠良品图像即可完成基础模型训练；少量不良样本可进一步优化缺陷识别精度，大幅降低客户样品准备成本。
可以提供本地化部署吗？数据是否上云？
全套方案支持本地私有化部署，图像、检测日志、BOM 数据全部保存在客户本地服务器，数据不上云，满足汽车、医疗行业的数据合规与追溯要求。
这套方案的运维难度高吗？需要专职算法工程师吗？
无需专职算法人员。日常操作由产线技术员即可完成；模型调优、版本迭代由我方技术支持远程协助。
可以只针对特定类型元器件做专项检测吗？
支持，可按需配置检测清单，仅对指定元器件执行装配校验与丝印核验，灵活适配客户简化检测需求。
后期产线提速或者新增板卡型号，扩容麻烦吗？
软件平台支持弹性扩容；新增 SKU 仅需补充样品训练，产线提速可通过调整成像硬件配置适配。