電路板孔的可焊性差會引起焊接缺陷，影響電路中元件的參數(shù)，導致元件和多層板中導線的導通不穩(wěn)定，導致整個電路功能失效。所謂可焊性，是指熔化的焊料在金屬表面的潤濕性，即焊料所在的金屬表面形成相對均勻、連續(xù)、光滑的粘附膜。視覺檢測是電路板焊點檢測工作非常重要的一部分，對精度、效率、速度等方面都有很高的要求。

電路板焊點AI視覺檢測是利用基于機器視覺技術的視覺檢測自動化設備對電路板焊點進行高速、高效、高精度的全方位精準缺陷質檢。電路板焊點AI視覺檢測首先會通過高清高速攝像頭獲取電路板焊點圖像，對圖像進行去噪、增強、二值化等處理，然后通過對電路板焊點圖像的識別分析，并與電路板焊點參考模板比對，快速而準確地發(fā)現(xiàn)印刷電路板的焊點缺陷，并將識別結果存檔報告。

在電路板焊點的缺陷檢測中，傳統(tǒng)式機器視覺系統(tǒng)不能滿足其缺陷的檢出需求，而根據(jù)“傳統(tǒng)機器視覺+深度學習”的電路板焊點AI視覺檢測系統(tǒng)就能做到極致針對電路板焊點缺陷的高品質質檢。電路板焊點AI視覺檢測和傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)相比，搭配深度學習技術的機器視覺系統(tǒng)的使用是根據(jù)實例而非根據(jù)標準的方法去解決電路板焊點檢測難點。深度學習運用神經(jīng)網(wǎng)絡，根據(jù)大量標注的圖像示例開展信息收集后，會自動開展對缺陷的分析，區(qū)分電路板焊點和缺陷焊點之間的差別，可以建立新的缺陷類型并對新的缺陷進行檢出。

AI視覺檢測除了應用于電路板焊點，還可以應用于大部分工業(yè)的檢測工作。虛數(shù)科技致力于制造業(yè)工廠缺陷檢測，讓制造業(yè)第一步數(shù)字化升級從視覺缺陷檢測開始。其搭建的DLIA工業(yè)深度學習開發(fā)平臺，可應用于農(nóng)業(yè)與食品加工、汽車制造、電子與半導體、醫(yī)療保健、制藥業(yè)、金屬零件、機械制造、產(chǎn)品包裝、鋼鐵和金屬、安防監(jiān)控、Al視覺檢測、大型工業(yè)設施、室內定位與AR導航等各個行業(yè)領域，深受市場喜愛，這是智能工廠的雛形，也是未來工廠的選擇。