3大AOI技术误区，影响CCS产线良率的隐藏因素

在CCS产线建设中，AOI往往被视为“质量兜底”的关键工位：
拍得清楚、算法够多、判定够严，似乎就能保证良率。

但在实际量产中，很多项目会遇到一个矛盾现象：
AOI点位不少，检测项也齐全，良率却依然起伏不定。

问题往往不在AOI有没有上，而在于AOI用错了位置、方式和逻辑。以下3个技术误区，是在CCS项目中最容易被忽视，却最容易拖累良率的因素。

误区一：把“看清楚”当成AOI的全部价值

不少AOI方案，重点放在分辨率、相机数量、光源组合上，认为只要画面足够清晰，问题自然能被识别。

但在CCS结构中，常见问题包括：

薄铜层反光不稳定

多层结构边界模糊

焊点或铆点的有效特征并不在表面

即使画面清晰，如果关键工艺特征本身不可被稳定量化，AOI只能得到“好看但不可用”的结果。

本质问题在于：
AOI的核心不是画面清晰，而是能否稳定提取与工艺强相关的特征量。

误区二：AOI只做“末端筛选”，不参与过程控制

在不少CCS产线中，AOI被放在工序末端，承担“合格/不合格”判定职责。

这种模式下，AOI的作用往往止步于：

把不良拦下来

降低流出风险

但对良率本身的改善非常有限。

原因在于：
如果AOI数据不与焊接、热铆、装配等工艺参数形成关联，就无法回答：

不良是一次性异常，还是趋势性问题

是否与某个工位或时间段高度相关

调整参数是否真正有效

AOI如果不能反向驱动工艺调整，本质上只是“筛选工具”，而不是“质量控制工具”。

误区三：忽视AOI的稳定性本身

很多项目在调试阶段，把精力集中在“判得准不准”，却忽略了AOI自身是否具备长期稳定性。

在量产环境中，AOI也会受到：

振动与结构变化

光源老化

设备热漂移

如果检测系统本身存在漂移，却没有监控与校正机制，就会出现：

同一特征在不同时段判定结果不同

良率波动却找不到工艺原因

现场不断修改阈值“救数”

最终，AOI反而成了制造节奏的不确定因素。

结语

在CCS产线中，AOI并不是“装得越多越好”，也不是“拍得越清楚越可靠”。

真正影响良率的，往往是这三个被忽视的问题：

是否抓住了与工艺强相关的特征

是否参与了过程控制，而不仅是末端判定

AOI自身是否具备长期稳定运行的能力

当AOI被放在正确的位置、承担正确的角色，它才会成为良率的助力，而不是负担。