今天分享的是：2025释放人工智能在自动光学检测（AOI）领域的潜能白皮书

报告共计：10页

人工智能在自动光学检测（AOI）领域的应用与挑战

一、人工智能技术概述

人工智能通过机器学习和深度学习技术，实现对视觉数据的模式识别与分析，在计算机视觉领域已成功应用于质量检测场景。基于神经网络的深度学习模型（如GoogLeNet、YOLO系列、Faster R-CNN等）在图像处理的目标检测和分类任务中表现出高准确性，为自动化检测提供了技术基础。人工智能系统开发分为训练和推理两个模块：训练阶段通过标注数据集调整模型参数，需大量GPU资源和迭代优化；推理阶段将模型部署到生产系统，对硬件资源需求较低但需解决集成挑战。

二、在电子制造AOI中的应用实践

在印制电路板组件（PCBA）的AOI流程中，人工智能通过深度学习和边缘计算技术提升检测准确性与效率。边缘设备可实时处理检测图像，结合云端模型实现复杂缺陷分类，减少人工干预并缩短生产周期。实验表明，基于深度学习的AOI系统在识别复杂图案和适应生产环境变化方面优于传统系统。国际电子制造行业协会（iNEMI）的“PCBA AOI的人工智能增强”项目验证了AI的价值：集成AI的AOI系统检测准确率提升，误判率降低，且通过通用分割模型减少对特定产品的训练依赖，为高效缺陷检测开辟新路径。

三、部署人工智能面临的挑战

1. 数据获取与质量问题：缺陷样本稀缺、类别不平衡（正常样本占比高）以及数据隐私保护需求，导致高质量训练数据难以获取，影响模型泛化能力。

2. 系统集成与管理难题：制造车间部署需兼顾IT与OT融合，涉及高可用性（系统需7×24小时运行）、可扩展性（支持多地区工厂部署）、用户权限管理、模型与设备生命周期管理，以及检测数据的安全存储与检索。

3. 成本与架构挑战：硬件采购、云服务费用及维护成本需综合评估，边缘计算架构因能就近处理数据、缩短响应时间，成为理想选择，但需定义可扩展的部署模式。

四、未来发展建议

1. 技术方向转型：研究重点从依赖有标签数据转向通用分割模型和异常检测，无需缺陷样本即可实现组件分割与异常识别，减少数据标注成本并提升模型通用性。

2. 深化IT与OT融合：通过边缘计算优化系统部署，推动IT与OT专家协作，制定标准化架构以确保AI系统在制造环境中的高效运行。

3. 强化行业合作与标准制定：行业联盟（如IPC）需推动OEM、EMS与设备供应商的合作，将AI技术要求纳入行业标准（如数据交换与安全标准），构建支持数据互操作性的生态系统。

五、结论

人工智能在AOI领域具备提升检测精度、减少人工成本和优化生产效率的显著潜力，但数据获取、系统集成与行业协作仍是关键瓶颈。通过技术创新、架构优化和标准共建，AI有望推动电子制造行业质量控制的智能化变革，助力实现高效、可靠的自动化生产流程。

以下为报告节选内容