人工目检在PCBA加工中为什么不可替代？

在SMT贴片加工领域，SPI（锡膏检测仪）与AOI（自动光学检测仪）的检测精度已分别达到±0.01mm和±5μm级别，但人工目检仍以独特的综合判断能力占据关键地位。

人工目检主要运用在哪些流程中？

1、锡膏印刷异常：
通过目视检查可发现SPI无法识别的隐性缺陷，如：

• 锡膏边缘塌陷（塌陷深度＞5μm）

• 钢网脱模残留（残留量＞0.02mg/cm²）

• 多锡/少锡的微观分布不均（面积占比＞3%）

元器件偏移检测：对0201（0.6mm×0.3mm）以下微型元件，人工可识别AOI漏检的0.1mm级偏移，特别是极性元件（如LED、二极管）的安装方向偏差。

2、BGA焊接质量评估：
通过放大镜（10×）观察锡球共面性，识别桥接（间距＜50μm）、空洞（占比＞15%）等AOI误判缺陷。

返修工艺验证：检查补焊区域的热损伤程度（铜箔变色深度＞2μm需返修），评估助焊剂残留清洁度（残留物面积＞50μm²需二次清洗）。

3、设备参数动态调整：根据目检结果实时修正印刷压力（±5g）、贴片吸嘴真空度（±10kPa）等参数。

物料追溯管理：核对BOM与实物的一致性，识别混料风险（如0402封装电容与电阻的尺寸混淆），确保物料批次可追溯性。

人工目检未来会如何突破？

• AI目检镜：
  集成500万像素工业相机与边缘计算模块，实时比对标准样板库，缺陷识别准确率达98.5%。某案例显示，该技术使目检效率提升3倍，人工复核工作量减少70%。

• 显微热成像系统：
  通过FLIR热像仪检测焊接温度梯度（分辨率0.05℃），识别虚焊（温差＞8℃）和冷焊（接触角＞90°）等隐性缺陷。

• 缺陷判定图谱：
  建立包含200+类缺陷的视觉数据库，如：

  • 锡珠：直径＞200μm且凸起高度＞50μm

  • 立碑：元件倾斜角度＞5°且单侧焊点空洞＞30%

  • 连锡：相邻焊点间锡桥宽度＞50μm

• 人机协同流程：
  采用"1+1"模式：1名操作员负责目检，1名辅助人员操作AI设备，实现复杂缺陷的快速定位与数据上传。

三、典型场景应用与效益分析

场景                      传统方案局限       人工目检解决方案         效益提升

高密度BGA焊接  AOI漏检率＞15%  人工确认锡球共面性  不良率降低80%

微小元件贴装     SPI无法检测      目视+放大镜定位偏移  良率提升至99.6%

​返修工艺验证    机器无法评估     显微镜检查铜箔变色深度   返修成本降低60%

混料风险管控   条码识别存在克隆风险  人工核对物料批次与外观   批次问题追溯效率提升5倍