塗層檢測
面向連接器的均匀塗層覆蓋檢測
用AI確保PCBAs上的塗層覆蓋完整一致，發現傳統系統察覺不到的气泡、薄膜與缺陷。
塗層檢測的挑戰
塗層保護PCBAs免受湿气、灰尘、化学品與温度極限的侵害，是汽車、航空、工業與室外電子的關鍵。無論是丙烯酸、硅胶、聚氨酯還是派林，塗層品質决定了產品的長期可靠性。
然而，塗層通常透明或半透明，目視檢測難以观測到气泡、脱膜或覆蓋不足。UV荧光塗層虽能提升可視性，但仍需專家來判斷合格與缺陷之間的細微差別。
傳統AOI系統難以應對塗層產生的反射、折射與荧光變化，導致假阳性或漏檢。這些盲點會在後期形成現場故障。
- !透明塗層需要UV或特殊照明才能看清覆蓋状况
- !厚度不均的塗層會讓規則演演演算法無法判斷缺陷
- !連接器附近的保留區必须保持干淨，不能有塗層
- !高混合產線需要快速切換檢測配方
塗層應用場景
汽車電子
面向車載控制器、感測器模块與外部照明的防潮保護。
航天與國防
符合MIL標準的军用、衛星及航空電子塗層。
工業控制
PLC、伺服驅動與工廠自動化設備在灰尘與化学環境中的保護。
消費電子
户外設備與可穿戴設備需要選擇性防護。
Overview AI如何實現一致塗層
我們的模型捕捉塗層的複雜視覺特徵，可以區分自然的毛細流與真正的缺陷，如气泡或残留的薄膜。
同時支援UV與可見光，能够在保證保留區洁淨的前提下驗證各區域的覆蓋完整性，這是規則系統無法同時做到的。
覆蓋驗證
像素級控制空白點與薄膜。
保留區監控
確保連接器周围區域無塗層。
UV與可見光支援
分別最佳化不同化学體系的模型。
快速訓練
幾小時內訓練新配方，無需深度學習專家。
全程追溯
影像與結果長期保存，滿足IPC與MIL要求。
過程監控
SPC曲線預警喷嘴堵塞與粘度變化。
工作流
1
采集
UV或可見光照明捕獲塗層覆蓋影像。
2
分析
深度學習模型评估覆蓋度與保留區洁淨度。
3
響應
即時决策并提供缺陷地圖與SPC反馈。
我們能檢測的塗層缺陷
涵蓋從气泡到過喷的全系缺陷。
气泡
塗層中的空气袋
離層
塗層脱離基板
塗層過薄
厚度不足
漏塗
必需覆蓋區域無塗層
過喷
塗層進入保留區
積聚
區域塗層過浓
裂紋
固化塗層开裂
橘皮紋
表面紋理異常