当前，电子设备的元器件载体——PCB板正朝着超薄型、高密度、细间距、多层板方向发展。然而，人工检测速度慢、人力成本高、精度不足等问题，加上手动录入生产料号数据效率低、错误几率大，越来越成为PCB板制造行业实现高质量发展的阻碍。

针对上述系列痛点，深耕PCB板制造多年的欣强电子（清远）股份有限公司（以下简称“欣强电子”），在PCB板检测领域大胆应用AI技术，打造基于人工智能的数字化示范应用新样板，以提升生产效率和产品质量，推动行业技术创新和产业升级。

AI智能检板提升检测准确率

面对PCB板行业的检测痛点，欣强电子决定主动拥抱AI，自2019年起开始组织IT、生产、工程等部门共同研发AI模型，开发AI智能检板技术。

“AI智能检板主要利用AI技术，如深度学习、计算机视觉、图像识别等，对成品PCB板进行高效、精准、自动化的检测。”欣强电子董事长俞金炉介绍，该应用能通过AI模型精确过滤识别出PCB板线路中的微小缺陷及假点，降低漏检率和误报率。

除了检测更精确，AI智能检板还大大节省了人力成本。“之前，我们将问题板资料传送到电脑上由员工确认是否存在问题，每一片板平均有60多个点位需要确认，非常耗时且人力需求大。”俞金炉介绍，引入AI后，需要人工检查的点位平均缩减至10个，检板工序的人力需求也从100人减少至60人，同时还提高了检板效率和产品品质。

欣强电子（清远）股份有限公司开发AI智能检板技术。

对于PCB板制造企业，探索并拥抱AI这一新事物的过程充满了挑战。俞金炉介绍，团队在AI智能检板开发初期，由于特征板少、图样的代表性不够强，导致漏失率过高，需要人工复检，刚开始并没有达到预期效果。

面对压力，欣强电子仍然坚持走AI之路，通过增加AI学习图片、调整计算逻辑，不断改进、优化AI能力。“经过一年多的努力，AI智能检板最终能够适应多产品、高效率检板，而且漏失率接近为零。”俞金炉说。

在电子制造业迫切需要更新传统检测手段的趋势下，AI有着广阔的应用前景。俞金炉介绍，通过大数据分析，PCB板企业可以深入挖掘生产数据中的潜力，发现生产过程中的优化点和改进方向，从而推动整个行业的技术创新和产业升级。

自动扫码配方赋能流程型行业

由于PCB产品类型多，且铜厚要求存在差异，需要调整设备参数达到铜厚的均匀性，人工调整时容易出错或发生遗漏，如何优化生产管理是欣强电子面临的另一大痛点。

“之前生产时，员工需要先依照工单对每个生产料号的相关数据进行手动录入，每录入一个料号至少需要3分钟，且输入错误几率极大，报废情况时有发生。”俞金炉说。

欣强电子构建的自动配方系统能有效避免员工配错参数等问题。

为了提升准确性，欣强电子的生产部主动与IT部门及设备商构建自动配方系统。俞金炉介绍，改造之后，当需要生产某个料号产品时，操作人员可以使用扫码设备扫描生产工单的条形码，电脑软件读取到条形码后自动进行解析，验证匹配该料号的生产配方；加载完配方参数后，生产设备将按照设定的参数进行生产，有效避免了员工配错参数的问题。

“MES扫码自动加载配方技术的引入，实现了生产配方的自动化加载与执行，显著提升了生产效率和产品质量。”俞金炉介绍，在数字化系统的赋能下，数据录入时效提高了1200%，该工位的报废率也下降了1.2%。

凭借在生产效率与产品质量提升、生产过程全面可追溯等方面的表现，自动扫码配方技术在流程型行业中应用前景广阔。俞金炉展望，欣强电子接下来将结合数据决策、智能化运营等数字化转型趋势，引入AGV机器人并利用其在仓库管理、流程控制等方面的应用，进一步提升生产效率和智能化水平。