传统 X-ray 焊接检测：依赖人工经验，效率与质量难以兼顾
在 5G 模组等高密度电路系统制造过程中，焊接质量直接影响产品的可靠性与一致性。由于焊点被元器件遮挡，X-ray 成为检测焊接缺陷的重要手段，但传统检测模式在效率与质量管控上逐渐暴露出不足。
- 人工判定为主，误报与复判成本高：传统 X-ray 检测以设备规则和人工经验判定为主，面对复杂焊点形态和模糊缺陷边界，容易产生误判。本应放行的产品经常被标记为异常，触发人工复判，增加了检测负担并拖慢产线节拍。
- 判定标准不统一，结果稳定性不足：在人工复判过程中，不同人员对焊点缺陷的理解和判定尺度存在差异。判定结果高度依赖个人经验，难以形成统一、稳定的质量标准，检测一致性和结果可靠性难以保障。
智能 X-ray 焊接检测：精准识别、稳定运行、质量可控
针对高密度焊接场景，连山基于数据科学协作平台构建智能 X-ray 焊接缺陷识别体系，对少锡、空洞、连锡、异物、虚焊等多类缺陷进行稳定识别。模型在真实产线长期运行，整体准确率稳定在 99.2%，在复杂焊点叠加与灰度干扰条件下依然保持低误报水平，显著提升 X-ray 工位直通率。
在实现方式上，连山并非简单“整图识别”，而是结合焊点定位、分区判定与模板匹配的工程化方案：先精准定位器件与焊点区域，再针对不同结构区域建立差异化判定逻辑，最终对异常进行类型化识别，而不仅是简单 NG 输出。模型以低误报为核心优化目标，与产线流程深度融合，实现“模型判定为主、AI教练训练确认”的智能检测模式，将人工从大量重复复判中释放出来。
在落地层面，连山将模型部署在产线边缘端，与现有 AXI 工位无缝集成，无需改变原有操作逻辑即可上线，保证检测节拍稳定运行。同时，人工复判结果自动回流平台，转化为训练样本，持续优化少锡、连锡等易混淆场景，使模型能力随真实生产数据不断演进。
相比只提供算法能力的方案，连山更关注误报控制、人工负担、节拍稳定与质量闭环的整体平衡，前端降低 NG 误报比例，中端减少人工复判强度，后端沉淀缺陷数据反向支撑焊接工艺与设备参数优化，让 X-ray 焊接检测从“被动筛选”升级为“主动质量管控”，真正服务于产线效率与工程管理。
