快速回答
电子制造商因隐藏缺陷如焊桥、立碑和极性错误而损失良率。这些故障经常绕过传统AOI系统，因为基于规则的视觉无法处理元器件变化、板翘曲或照明变化。在真实变化上训练的AI视觉能够一致检测、解释决策，并跟上节拍时间——直接在边缘运行。
为什么传统AOI规则会失效
基于规则的自动光学检测（AOI）系统依赖几何模板、像素阈值和库匹配。它们在理想样本上表现良好——一旦现实变化就会失败。
工程师们都很熟悉的常见痛点：
板翘曲和照明漂移
即使轻微的弯曲或眩光也会改变反射边缘，导致误报或漏检焊桥。
元器件公差
每个批次都会带来焊盘对齐、钢网涂布和元器件高度的微小变化，打破刚性规则。
新型缺陷
规则库无法预测新的焊接行为，如"head-in-pillow"或因锡膏不一致导致的微焊桥。
吞吐量敏感性
当图像复杂度增加或添加额外检查时，传统AOI会显著变慢。
结果：首次通过率不一致、人工复检队列溢出，工程师花费数小时调整阈值而不是改进工艺能力。
AI视觉带来的改变
现代AI视觉系统从变化中学习，而不是与之对抗。Overview.ai的架构利用AOI已经收集的相同数据，将其转化为持续改进的检测模型。
1. 焊接异常的模式识别
深度视觉模型识别空间和纹理模式，而不仅仅是边缘。这意味着它们可以区分合法的焊角和由锡膏过量或回流阴影引起的焊桥——即使在混合照明下。
2. 姿态容忍
通过学习旋转、弯曲和照明条件，当板轻微翘曲或夹具公差随时间松动时，AI视觉保持检测稳定。工程师不再需要为每个新板批次重写规则。
3. 边缘推理实现实时可靠性
所有推理都在边缘节点本地运行，因此结果在亚秒时间内返回，保护节拍时间。图像永远不会离开工厂；模型仅在获得批准时通过中央控制治理同步。
实施指南：从试点到生产
按元器件类别采集
在多个照明角度下收集每个元器件类别（IC、无源器件、连接器）的代表性图像。
缺陷标注
标记焊桥、开路、立碑、极性错误；通过双重审核确认标签以保证QA一致性。
按类别度量
分别跟踪焊桥、开路、极性的精确率/召回率；基于漏检成本优化阈值。
每周阈值审查
绘制FP/FN趋势线检测漂移；仅对已验证的边缘案例重新训练。
版本化部署
通过策略/版本控制逐步部署模型，在全车队推送前在一个视觉站上验证。
每个步骤都在最小化中断的同时加强可靠性。单条生产线的典型升级到生产就绪时间不到两周。
成果：可衡量、可审计、可持续
更高的首次通过率
AI通过学习早期过程变化减少漏检——更少的逃逸，更少的人工复检。
更少的误报
容忍阈值在照明或锡膏条件漂移时防止过度分类。
更快的根因分析
叠加层突出显示哪个焊点或元器件触发了失败；操作员可以更快地解决和重新训练。
稳定的吞吐量
边缘推理保持节拍时间，不依赖云延迟。