電子製品の小型化と高密度化が進む中、従来の目視検査や電気的測定方法では、SMT（表面実装技術）生産における高精度な要求に応えることが困難になってきました。AOI（自動光学検査）技術は、光学イメージングとインテリジェントアルゴリズムを通じて、溶接品質を保証し、生産効率を向上させるための主要なツールとなっています。本稿では、AOIの技術原理、応用シナリオ、業界の課題、および将来の動向など、SMTにおけるAOIの重要な役割を体系的に分析します。
AOIは、光学イメージングとコンピュータ分析に基づく非破壊検査技術です。その中核には以下が含まれます。
光学系： 高解像度CCDカメラまたはスキャナーを使用して、PCB（プリント基板）の画像を取得します。環状ファイバー光源とテレセントリックレンズを組み合わせることで、視差効果を排除し、画像の鮮明さを確保します。
分析アルゴリズム： デザインルール検証（DRC）とグラフィック認識方法に分けられます。DRCは、プリセットルール（パッド間隔など）を通じて欠陥を検出し、グラフィック認識方法は、標準画像と実際の画像を比較することにより、高精度なマッチングを実現します。
インテリジェントソフトウェア： 最新のAOIは、統計モデリング（SAM技術など）とAIディープラーニングを組み込み、コンポーネントの色や形状の変化への適応性を高め、従来の方式と比較して誤判定率を10〜20倍削減しています。
重要性： 溶接欠陥の60〜70％は、印刷段階（はんだ不足、オフセット、ブリッジなど）に起因します。
技術的解決策： 2Dまたは3D検出システムを採用。はんだペーストの端からの反射光を円形光源で斜めに捉え、高さと形状を計算して異常を迅速に特定します。
検出対象： 実装漏れ、極性誤り、オフセットなど。この段階で欠陥が検出されない場合、リフローはんだ付け後に修復できない可能性があります。
技術的利点： PCBは表面実装後に高温変形を受けていないため、画像処理条件が最適であり、誤判定率が低い。
主要機能： はんだ付け後のブリッジ、偽はんだ、はんだボールなどの欠陥を検出し、全体のプロセス品質を反映します。
課題： はんだ接合部の三次元形状の複雑さを処理する必要があります。一部のシステムは、X線検出を組み合わせて精度を10倍向上させています。
効率の向上： 検出速度は1秒あたり数百個のコンポーネントに達し、手動目視検査をはるかに上回り、高速生産ラインの要求を満たします。
品質保証： 故障カバレッジ率は80％を超え、見落としによる後続のリワークコストを67％削減します。
データ駆動型最適化： SPC（統計的プロセス制御）と組み合わせることで、プロセスパラメータに関するリアルタイムフィードバックを提供し、歩留まりを4〜10％向上させるのに役立ちます。
人件費の削減： AIレビューシステムは、Gecreate Dongzhiの「Tianshu AI System」など、レビュー作業を80％以上削減できます。
誤判定と見落とし： ほこりや材料の反射などの要因によって発生する誤警報は、手動での再検査を必要とします。
プログラミングの複雑さ： 従来のAOIでは、さまざまなコンポーネントに合わせてアルゴリズムを調整する必要があり、数日かかります。
AI統合： たとえば、Phantasyの「aiDAPTIV+ AOI」は、AI画像学習を使用して合格率を8％から10％向上させ、誤判定率を大幅に9％削減しています。
ステレオビジョンと3Dイメージング： SAM技術をマルチカメラアレイと統合することにより、PCBの三次元表面トポロジー分析を実現し、高さ測定精度を38％向上させています。
クラウドプラットフォーム統合： 複数の生産ラインでの集中再評価とリモートメンテナンスをサポートし、物理的なタグへの依存を25％削減します。
インテリジェンスと自己適応： AIモデルは、生産ラインデータから継続的に学習し、検出パラメータを動的に最適化し、少量多品種の生産モードに適応します。
装置の小型化とコスト最適化： 中小企業向けに高性能モデルを導入し、AOIの普及を促進します。
全プロセス統合： MES（製造実行システム）と深く統合し、検査からプロセス調整までのクローズドループ制御を実現します。
AOI技術は、SMT生産における不可欠な品質管理ツールとなっています。AIや3Dイメージングなどの技術との統合は、電子製造をより高い精度と低コストへと導いています。将来的には、インダストリー4.0の深化に伴い、AOIは「欠陥検出」から「プロセス予防」へとさらに移行し、インテリジェント製造エコシステムの中核ノードとなるでしょう。
