在SMT后段点胶制程中，检测环节的精准度直接影响产品良率——人工目检耗时耗力，还容易因疲劳出现漏检、误判。今天，我们分享SMT点胶检测的AI升级方案，打破人工检测瓶颈，兼顾效率与可控性！
一、 现状痛点：人工检测的“两难困境”
目前，产线检测完全依赖作业员在线操作，核心检测项仅覆盖「漏点胶」，但人工检测的局限性十分明显：
- 检测维度单一，无法全面覆盖不良场景；
- 肉眼易疲劳，漏检、误判率高，一致性差；
- 人工成本高，效率难以匹配产线提速需求。
二、核心需求：AI赋能，兼顾精准与灵活
现况： 作业员在线进行检测—— 漏点胶。
需求： 希望导入 AI 进行检测，并且作业员能进行复判、升级迭代。
1.核心检测：
根据产品要求，精准检测漏点胶不良；
2.全项覆盖：
同步检测表面溢胶、金手指/固定孔脏污、损坏等所有NG状况；
3.智能跳过：
若硬盘存在单报（异常报备），则自动跳过检测（By pass），不浪费检测资源；
三、TM AI 两大核心特色：自动训练+自动标注
不同于传统AI方案，TM AI自带“自动优化+人工协同”能力，大幅降低工程师运维成本，同时保障检测精度持续提升。
特色一：Auto AI Training（自动模型训练）
无需工程师手动操作，系统自动完成模型训练与更新，实现“数据积累→模型升级→精度提升”的闭环，同时大幅简化复训流程、节省复训时间，避免占用产线工时，提升整体运维效率，具体操作简单易懂：
(1) 基础设置： 只需将设备与AI+ Server绑定，检测图片会自动保存，模型可远程部署，不影响产线正常运行；
(2) 自动训练： 当不良样本（NG）≥3个，每天20:00系统会自动启动模型训练；
(3) 模型更新： 只有新模型比旧模型更精准、识别更全面，才会自动保存更新；
(4) 自动部署： 工程师提前设定好部署设备和显卡型号，新模型训练完会自动生效；
(5) 全程可控： 工程师可灵活设置训练、更新、部署的相关参数，确保流程可控。
特色二：Auto Labeling（自动标注）
系统会结合作业员的复判经验，自动完成样本标注，既减少人工标注的工作量，又能提高标注准确性；更支持产线OP自主维护，搭配简单易懂、操作友好的界面，作业员无需具备专业技术，就能快速上手，具体操作如下：
(1) 数据集分配： 工程师可选择需要审核的样本集，定向开展标注工作；
(2) 权限与规则： 指定作业员账号，明确标注要求（试产阶段PR可标注OK/NG，量产阶段MP仅标注NG）；
(3) 结果比对： 系统自动对比AI检测结果和作业员复判结果，区分结果“不匹配”、“匹配NG”两种情况（试产时需同步标注OK）；
(4) 作业员复判： 作业员只需对检测结果简单分类判定——OK、NG、单报、不确定；
(5) 工程师管控： 工程师分配作业员审核权限，指定需复判的图片，保障标注质量。
AI赋能，让SMT点胶检测更高效、更精准
从人工目检到AI自动检测，SMT点胶检测的升级，不仅解决了漏检、误判、效率低的痛点，更通过“自动训练+自动标注”的特色功能，实现了模型的持续迭代优化，同时保留人工复判权限，兼顾了效率与可控性。
