SMT 都已經高度自動檢測了，為什么我們還要懂缺陷？

走進現在的大多數 SMT 產線，你會發現一個明顯變化：
人工目檢越來越少，SPI、AOI、AXI 幾乎成為標配；缺陷判定由“人看”轉向“系統識別”。

在這種背景下，一個看似合理、但其實非常危險的想法開始出現：
“反正機器會檢，缺陷懂不懂，好像也沒那么重要了。”

但現實恰恰相反。
SMT 自動檢測越普及，越要求工程、質量人員對缺陷本身有清晰、統一、深入的理解。

一、機器在“識別”，人必須在“理解”

AOI、SPI 能做的事情，本質上是三件：

檢測焊點高度、面積、體積是否在設定閾值內
識別外觀形態是否偏離模型
對比位置、方向、極性是否異常

但它們并不知道什么是“質量風險”。

例如虛焊。
在系統里，它可能只是“焊錫體積偏小”或“潤濕角異常”；
但在質量邏輯中，它意味著：

初期功能可能正常
在振動、溫循、電流沖擊后大概率失效
屬于典型的隱性可靠性缺陷

如果工程或質量人員只是“照系統 NG 判定”，卻不理解虛焊的失效機理，那么結果往往是：

該嚴控的缺陷被放寬
該停線的問題被放行
問題延后在客戶端暴露

二、自動檢測無法替代“缺陷邊界”的判斷

SMT 缺陷資料中，對很多缺陷都有明確的量化邊界：

焊點高度不得低于可焊端或焊盤寬度的 75%
焊點浸潤角度至少達到 270 度
錫球直徑超過 0.13mm 或數量超標即構成缺陷
偏移超過可焊寬度或焊盤寬度的 50% 判定不合格

這些并不是“經驗值”，而是風險邊界。

而現實中的情況是：

AOI 閾值往往被人為調寬
不同產線、不同班組、不同客戶標準不一致
“系統 OK”被等同于“質量 OK”

當沒有人真正理解這些缺陷定義時，
自動化檢測反而可能成為掩蓋系統性問題的工具。

三、缺陷不是檢出來的，是設計和過程決定的

一個非常關鍵、但經常被忽視的事實是：

SMT 的絕大多數缺陷，
并不是發生在檢測工位，
而是早已在前端被“注定”。

虛焊，往往與焊盤設計、錫膏選型、回流曲線有關
連焊，往往與鋼網開口、間距設計、錫量控制有關
墓碑、側立，往往是焊盤對稱性、受熱不均導致
焊盤脫落，往往指向材料或工藝失控，而非“操作問題”

如果只會在 AOI 前“盯報警”，卻不懂缺陷的形成邏輯，
那么質量管理就永遠停留在“事后挑錯”，而非“事前預防”。

四、當系統報警時，你必須知道“該不該放、該不該停”

在實際現場，最考驗質量能力的，并不是發現缺陷，而是下面這些場景：

系統報警了，這個缺陷能不能放行
這是功能風險，還是外觀風險
這是偶發異常，還是趨勢性失控
是調參數，還是必須停線分析

例如焊錫過多。
系統可能判定為 NG，但在不接觸元件本體、不違反電氣間隙的前提下，是否一定不可接受？
如果質量人員無法基于缺陷定義和風險邏輯作判斷，
就只能在“全部返修”和“盲目放行”之間搖擺。

五、自動化越強，對人的要求不是越低，而是越高

SMT 正在進入一個明顯的階段變化：

檢測越來越依賴系統
決策越來越依賴人

系統負責發現異常
人負責判斷風險、定位根因、決定動作

而這一切的前提，是對 SMT 缺陷本身有足夠深入的理解。

不是為了“多記幾個缺陷名稱”，
而是為了在自動化環境下，
依然能對質量保持真正的掌控力。

SMT 缺陷知識，并不是給“目檢員”準備的。
而是給工程、質量、工藝、制造管理者準備的。

當你真正理解這些缺陷時，
你看到的不再只是 AOI 屏幕上的紅框，
而是背后整個設計、材料、工藝與管理系統的狀態。

自動檢測可以替你“看見問題”，
但只有你，才能決定問題會不會再次發生。

內訓現場

公開課現場

1

2

3

4

5

6

合集

版權聲明： 本微信公眾號（IATF16949）所推送文章中，部分來源于網絡。除非確實無法確認，我們都會注明作者和來源。部分文章推送時未能與原作者取得聯系。若涉及版權問題，煩請原作者聯系我們，我們會在 24 小時內刪除處理，謝謝！內容若有誤，歡迎批評指正

加群或咨詢課程具體內容

掃碼添加客服企業微信號咨詢

離開前，記得點個和?