在 PCBA 生产流程中，DIP（Dual In-line Package）插件工艺依然广泛存在于电源类、工控类、汽车电子等产品中。相比 SMT 工艺，DIP 插件具有器件尺寸大、形态差异明显、人工参与度高等特点，其质量问题主要集中在以下方面：

• 漏插、错插、多插

• 插件极性错误

• 元器件高度、姿态异常

• 焊接前插件完整性缺陷

因此，在回流焊或波峰焊之前，引入 在线插件光学检测（DIP AOI），成为提升整体良率的重要技术手段。

在线 DIP AOI 系统的整体架构

从系统结构来看，在线 DIP AOI 设备通常由以下几个核心模块组成：

1. 工业光学成像系统
   包括高分辨率工业相机、远心或高景深镜头，以及多角度照明光源，用于获取插件区域的稳定图像。

2. 图像采集与处理单元
   通过高速图像采集卡或千兆网接口，将原始图像实时传输至计算单元。

3. 检测算法模块
   结合传统图像处理与 AI 算法，对插件状态进行识别与分类。

4. 产线交互与控制接口
   与前后段设备进行信号联动，实现在线检测、报警与分流。

从图片信息可见，AIS 20X 系列即属于典型的 在线式 PCBA 插件光学检测设备，主要部署于插件完成后的产线节点。

可检测项目与典型缺陷类型

结合页面展示的“实测项目”，在线 DIP AOI 系统主要覆盖以下检测内容：

• 错件检测：器件型号、外形与BOM不匹配

• 漏件检测：应插位置未检测到器件

• 多插检测：同一插件位存在多个器件

• 插反检测：二极管、电解电容等极性器件方向错误

• 插件不良：器件歪斜、未完全插入等状态异常

这类检测对系统在 器件识别能力、极性判定精度以及抗干扰能力 上提出了较高要求。

光学成像与分辨率设计要点

从规格信息来看，该类设备在光学设计上通常具备以下特点：

• 高像素工业相机（20MP / 31MP 级别）

• 较大视野范围（FOV），用于覆盖整板插件区域

• 多角度高亮度照明，增强器件边缘与极性特征

在 DIP 插件检测中，相比 SMT 焊点检测，更强调 器件轮廓、引脚位置与高度信息的稳定呈现，因此照明一致性和成像畸变控制尤为关键。

检测算法与 AI 应用方式

从技术实现角度看，当前在线 DIP AOI 的检测算法通常采用 混合模式：

• 基于规则的检测：
  用于器件位置、尺寸、引脚数量等明确特征判断；

• 基于 AI 的识别算法：
  用于复杂外形、多型号器件区分，以及极性与异常状态识别。

页面信息中提到的算法类型包括智能识别、智能分类以及字符识别（OCR），说明系统不仅关注插件本体，也支持对器件丝印信息的辅助判定。

软件功能与数据处理能力

从工程应用角度，DIP AOI 系统的软件功能同样重要，主要体现在：

• 检测结果可视化：缺陷位置、类型直观展示

• 数据统计与追溯：按批次、时间维度输出检测数据

• NG 标识与产线联动：通过灯光或信号进行异常提示

• 参数与模型更新机制：适应多品种、小批量生产需求

这些功能决定了设备是否真正具备“在线检测”的实用价值，而不仅是单点检测工具。

工程应用场景与价值分析

在线 DIP AOI 主要应用于以下生产场景：

• 插件完成、焊接前的质量拦截

• 人工插件工位后的质量校验

• 高可靠性产品的过程质量控制

其核心价值并不在于“替代人工”，而在于 提前发现问题、减少后段返修成本、提升整体制程稳定性。

随着电子制造复杂度持续提升，DIP 插件检测正在从人工抽检向在线智能检测演进。以 AIS 20X 为代表的在线 PCBA 插件光学检测设备，体现了当前 DIP AOI 在光学成像、算法融合以及产线集成方面的发展方向。

从技术角度看，未来 DIP AOI 的竞争重点，将集中在 算法泛化能力、部署效率以及与制造数据系统的深度融合 上。