PCB / SMT 機器視覺檢測完整指南｜AOI、焊錫、BGA、Connector 7 大 Cognex 應用

PCB / SMT 產線上幾乎每一站都需要視覺檢測：從元件貼裝後的 AOI 檢查、焊錫品質判定、BGA 焊球完整性、Connector 引腳彎折、條碼追溯到 P...

★ PCB 業視覺檢測的特殊挑戰

PCB / SMT 產線的視覺檢測有以下幾個關鍵挑戰：

1、元件密度高、體積小：0402、0201 級別的被動元件僅有毫米尺寸，視覺需要高解析度與精準對位

2、產線速度快：SMT 高速貼片機每小時可貼裝數萬點，後段視覺檢測必須能跟上節拍

3、瑕疵類型多元：偏移、缺件、極性反、墓碑、空焊、橋接、錫珠、BGA 球凸起 — 每種瑕疵特徵都不同

4、追溯需求嚴格：每片 PCB 需要 DPM 條碼追溯，整片組裝過程的影像也需保存

★ 7 大 PCB 視覺檢測應用

應用	常見場景	推薦 Cognex 機型
1. SMT 元件貼裝後 AOI	偏移、缺件、極性、墓碑檢測	In-Sight 3800 + ViDi
2. 焊錫品質檢測	空焊、橋接、錫量不足、錫珠	In-Sight 7000 + ViDi
3. BGA 焊球完整性	球柵 X-Y 偏移、缺球、扁平度	In-Sight 9000 + 高解析鏡頭
4. Connector 引腳彎折	多 Pin 彎折、共面性	L68 線雷射 + In-Sight 7000
5. PCB 板上 DPM 追溯	板邊雷射打標 / 噴印追溯碼	DataMan 380 含 DPM
6. PCB 翹曲量測	整板平整度、回焊後變形	L68 / 3D-A5000
7. PCB 板表面瑕疵	刮傷、髒污、油墨缺陷	VisionPro ViDi Analyze

★ 各應用詳解

1、SMT 元件貼裝後 AOI 檢查

SMT 高速貼片機後的 AOI 站要在每片 PCB 上檢查數百到數千個元件位置：是否有缺件、貼歪（X / Y / θ 偏移）、極性反、墓碑（單側翹起）。In-Sight 3800 結合 PatMax 定位 + 邊緣量測 + AI 邊緣學習，能在毫秒級判定每顆元件狀態。

2、焊錫品質檢測（回焊後 SPI / Post-Reflow AOI）

回焊後的焊錫品質直接影響 PCB 可靠度。空焊、橋接、錫量不足、錫珠這些瑕疵類型差異微妙，傳統規則式視覺需要寫大量條件判定。Cognex VisionPro ViDi 用大量 OK / NG 樣本訓練後能直接判定，搭配 In-Sight 7000 即可建構整套自動 AOI 系統。

3、BGA 焊球完整性檢測

BGA（Ball Grid Array）封裝晶片底部的焊球需要檢查是否完整、位置對齊、扁平度均勻。In-Sight 9000 高解析（最高 12 MP）配合適當光源可在 BGA 焊接前後做全面檢查。

4、Connector 引腳彎折檢測

多 Pin 連接器（USB、HDMI、Type-C 等）的引腳如果彎折會造成插拔不良。L68 線雷射 3D 量測能掃出每根 Pin 的高度與位置，抓出毫米級的彎折偏差。

5、PCB 板上 DPM 條碼追溯

每片 PCB 從投板開始就需要識別碼追溯，常見是雷射打標 DataMatrix。DataMan 380 的 DPM 演算法在低對比、矽油、貼合膠後仍能穩定讀取。

6、PCB 翹曲量測

PCB 經過回焊後可能因熱應力產生翹曲，影響後續組裝。L68 線雷射或 3D-A5000 面陣 3D 相機能掃出整板高度圖，精確量出翹曲量。

7、PCB 板表面瑕疵檢測

PCB 板表面的刮傷、油墨不均、印刷字符缺陷這類自然變異多的瑕疵，最適合用 VisionPro ViDi Analyze 訓練模型判定。

★ 延伸閱讀

深入了解各機型差異，可參考下列完整選型指南：

• Cognex DataMan 全系列比較

• Cognex In-Sight 系列完整比較

• Cognex ViDi 8 大應用情境完整指南

• Cognex 3D 雷射視覺完整比較

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5、長期維護：軔體更新、新料號 ViDi 模型再訓練、多站整合擴充

 

PCB / SMT 製程 7 大關鍵視覺檢測點

PCB / SMT 製程的視覺檢測關鍵節點：(1) SPI 錫膏印刷（高度 ±5μm）： 3D-A5000；(2) SMT 元件貼片對位：VisionPro PatMax sub-pixel；(3) AOI 焊點瑕疵： ViDi Analyze 學習 cold solder / bridge / tombstone；(4) AXI / X-ray 補強：In-Sight 整合；(5) BGA / CSP 共面性：3D-A5000；(6) Connector 對位：PatMax；(7) 追溯條碼 + UID：DataMan 280。

客戶痛點：傳統 AOI 誤報率 10%+ 拖垮產線 → ViDi Classify 補上 AI 二次判讀，可將誤報率降至 <0.5%。