AOI（自動外観検査）とは？AI AOIの仕組みと解説

AOI（自動外観検査）は、実装済みプリント基板（PCBA）の全数に対し、部品の欠品、ズレ、極性反転、はんだ接合不良などの目視可能な欠陥をカメラで検査する装置です。表面実装（SMT）ラインでは通常、リフロー炉の直後に配置されます。はんだペースト印刷検査（SPI）はそれより前、ステンシルプリンターの直後で作動し、自動X線検査（AXI）は、カメラでは見えないBGAやQFNの本体下に隠れた接合部を検査することでAOIを補完します。

AI AOIは、光学系は同等でありながら頭脳が異なる検査装置です。ルールベースのAOIでは、エンジニアがCADデータと部品ライブラリから手作業で作成した検査ウィンドウとしきい値を使って各部品を判定します。一方、AI AOIはトレーニング済みの機械学習モデルを使用します。わずか数分で1枚の良品基板から検査プログラムが作成され、誤検出の削減もしきい値を緩めるのではなく、オペレーターのフィードバックに基づいてモデルを再学習させることで対応します。

このページの内容：AOIの検査対象、ルールベースAOIの仕組み、AI AOIによる変化、ライン内でのAOIの配置、2Dと3Dの違い、ベンダーに確認すべき項目。実際の動作を確認したい場合は、AI AOIのデモ動画を見る、DaoAIのAI AOI装置一覧を見る、またはDaoAIのトップページをご覧ください。

2:21 · 2×2パネルでのAIプログラミング、続いて1:41からAIフィードバックのデモ。

自動外観検査（AOI）とは

自動外観検査とは、カメラを用いて実装済み基板を検査する工程です。制御された照明下でPCBAを撮像し、正常な状態と比較して、受入れ基準から外れた部品やはんだ接合部を検出します。

AOIは上方から確認できる欠陥を検出します。部品の欠品、誤実装、位置ズレや回転、極性反転、ツームストーン、はんだブリッジ、はんだ不足・過剰、リード浮き、オープンなどが対象です。ただし、BGAやQFNの本体下に隠れた接合部は見えません。それらの検査は自動X線検査（AXI）の役割です。

AOIは修正作業を行う装置ではありません。基板を合否判定（Pass/Fail）で選別し、検出箇所ごとに画像をオペレーターへ提示します。その価値は突き詰めると2つの指標に集約されます。すなわち、「実際の欠陥を何件検出できるか」と、「良品を不良と誤判定（誤検出）する件数をどこまで抑えられるか」です。

従来のルールベースAOIはどのように動作するか

ルールベースのAOIは、エンジニアが手作業で作成したプログラムに基づいて各部品を検査します。このプログラムは通常、4つの入力情報で構成されます。

• CADまたはマウンタデータ（Centroidデータ）：設計ファイルに含まれるX/Y座標、回転角度、リファレンス番号、部品番号により、各部品の実装位置を装置に指示します。
• 部品ライブラリ：0402チップから64ピンQFPに至るまで、すべてのパッケージに対して本体、リード、パッドの形状を定義したライブラリ登録が必要です。新しいパッケージは手作業で追加し、以降も正確に維持管理する必要があります。
• 検査ウィンドウ：エンジニアは部品本体、リード、パッド、およびブリッジが発生しやすい隙間ごとに検査枠（ウィンドウ）を配置します。各ウィンドウでは、パターンマッチング、カラー比率、エッジ検出、OCRなどのアルゴリズムが実行されます。
• しきい値：すべてのウィンドウに合否判定のしきい値が設定されます。これらは良品基板を基準に調整され、その後の実際の生産ばらつきに合わせて、パラメータを1つずつ再調整していきます。

このアプローチは有効であり、多くの大量生産ラインで問題なく運用されています。しかし、エンジニアの工数というコストが発生します。DaoAIの比較検証によると、ルールベース機における初期プログラミング時間は基板の品種ごとに3〜5時間、数千点もの部品が載る基板では数日を要します。

2つ目のコストは生産現場で発生します。良品のはんだ接合部が不良として誤検出された場合、最も手っ取り早い対処法はしきい値を緩めることです。これで誤検出は出なくなりますが、そのパラメータで判定されるすべての部品の許容範囲も広がってしまい、結果として本物の欠陥を見逃す原因になります。

AI AOIで何が変わるか

AI AOIは従来の光学系をそのまま活かしつつ、手作業で組まれていたプログラムの大半を学習済みモデルに置き換えます。現場において重要な違いは次の4点です。

1. 1枚の良品基板からの自動プログラミング

CADデータやライブラリから始める代わりに、装置が1枚の良品基板を撮像し、すべての部品を認識して検査ウィンドウとしきい値を自律的に生成します。DaoAIの装置では、この処理が30秒〜5分で完了し、事前の微調整を行わなくても自動プログラミング直後から98%の検出精度を発揮します。

DaoAIの自動プログラミングは事前に構築された部品ライブラリを必要とせず、CADやBOMデータも必須ではありません。それらのデータはMESへの出力や修理ステーション向けに実際のリファレンス番号や部品番号を付与するために使われますが、検出対象の認識や合否判定そのものには影響しません。詳細はAI自動プログラミングの仕組みをご覧ください。

2. ピクセルルールから学習モデルへ

ルールベースのウィンドウは、ピクセルをテンプレートや色範囲と比較します。一方、学習済みモデルは、多数の良品・不良品のサンプルに基づいて、部品や接合部全体を総合的にスコアリングします。

DaoAIのモデルは、1,000,000枚以上の実際の生産画像で学習させたビジュアル基盤モデルをベースにしており、そこから個別の基板へ適応させます。そのため、セカンドソース部品によるわずかな本体色の違いや印字フォントの差異で不要なエラーを出すことなく、リード浮きなどの真の欠陥のみを確実に検出できます。

3. 基板全体の全面検査

従来の検査はすべて部品周囲に設定されたウィンドウ内でのみ実行されます。生基板のレジスト上に落ちたはんだボールや、部品間に挟まったリードくずなどは、どのウィンドウにも収まりません。

AI AOIでは、各部品の周囲だけでなく、部品間の基板表面をチェックして、はんだボール、異物、FOD（異物混入）を検出する検査パスを追加できます。

4. フィードバック学習

オペレーターが誤検出を「OK（良品）」と判定した際、AIシステムはその画像を製品のデータセットに追加して再学習を行うことができます。しきい値を緩める必要はありません。モデルは許容されるバリエーションの形状を学習し、近いスコアを持つ実際の欠陥は引き続き検出されます。

この手法により、DaoAIの誤検出率は対象製品でのチューニング後に約1%まで低減可能です。詳細はフィードバック学習のページをご覧ください。

最新のAI AOIは他に何をカバーできるのか？

自動プログラミングやフィードバック学習にとどまらず、最新のAI AOIは以下の検査項目や生産管理ツールを同一のワークフローに統合します。

パネライズ・アレイ基板の検査

パネライズおよびアレイ検査では、1つの子基板をプログラミングするだけでパネル全体を検査できます。行数、列数、間隔は画像から自動認識され、各子基板ごとに個別のレポートが出力されます。上記のデモでは2×2のパネルを検査しています。

部品マーキング向けのAI OCR & OCV

AI OCR & OCVは、検査プログラム内で部品マーキングを処理します。OCRはシリアル番号など事前に指定されていない印字を読み取り、OCVは想定通りのマーキングが正しく存在しているかを確認します。

はんだオープン検出

はんだオープン検出は、目視可能なはんだオープンの不良検出に事前学習済みの2D AIモデルを使用します。自社のサンプル画像を用いてローカルで微調整（ファインチューニング）し、実際の製造ラインに適応させることが可能です。

カスタム不良検出モデル

カスタム不良モデルは、自社の画像データを使用して装置上でオフライン学習させることができます。これにより、自社製品特有の不良に対応した専用モデルを構築できます。

高度なエンジニアリング制御

フルエンジニアリング制御により、6つの領域にわたる21項目の設定値を編集可能な状態に保ちます。手動で調整した設定はAIによる再プログラミング後も保持され、ロックしたパラメータは指定した値のまま維持されます。

製造システムとの統合

生産ライン統合には、MESデータ出力やCpk品質解析が含まれます。専用のリペアステーション画面や搬送制御により、検査工程を製造ワークフロー全体とシームレスに連携させます。

検査カバレッジ

検査カバレッジには、パッケージタイプごとに選択可能な16の検査機能が含まれます。これらの検査項目はすべて、自動生成されたプログラム上で実行されます。

DaoAIのラインナップには、オフライン機のP1、P2、大型対応のP1L、インライン2D機のP3、デュアルレーン対応のP3D、現在即納可能なインライン3D機のP5およびP5D、そしてスルーホール部品検査専用機（部品の欠品、誤実装、極性逆、位置ずれのみに対応）のA3が揃っています。

AOIは単なるアルゴリズムではなく、生産設備である

優れたモデル単体では、優れたAOIにはなり得ません。装置は新製品の立ち上げに迅速に対応でき、どのシフトのオペレーターでも容易に扱え、材料、サプライヤー、基板改版の変更に追従できる必要があります。AI AOIを評価する際は、「迅速なセットアップ」「実際の照明や材料のばらつき下での安定した判定」、そして「稼働後もモデルを改善し続けられるフィードバックループ」の3点を総合して判断してください。

ルールベースAOIとAI AOIの比較

SMTラインにおけるAOIの配置場所

標準的なSMTラインは、ステンシルプリンター、はんだペースト検査（SPI）、マウンター、リフロー炉、AOI、そして機能テストの順で構成されます。リフロー炉後がAOIの標準的な配置位置ですが、ライン内の複数箇所に配置することも可能であり、隠れた接合部の検査が必要な工程にはX線検査（AXI）が追加されます。これら3つの手法の比較については、AOI vs SPI vs AXIをご覧ください。

• 印刷後：SPIがはんだペーストの体積、高さ、面積を測定します。これはAOIとは別の装置ですが、後工程でAOIによって発見されるはずのはんだ不良の多くを未然に防ぎます。
• リフロー前：任意で設置されるAOIにより、手作業で修正が可能な段階で部品の配置ミスを検出します。
• リフロー後：最も一般的な配置です。完成した接合部において、マウント精度とはんだ品質を同時に検査します。
• フローはんだ付け（ウェーブ）前後：スルーホール基板に対し、はんだ付け前に挿入状態と極性を検査し、はんだ付け後に接合部とブリッジを検査します。
• ライン外（オフライン）：NPI、試作、変種変量生産、ラボ、手直し後の検証に適した手動ローディング機です。

これらの構成の選択は個別の検討事項となります。それぞれの用途についての解説は、オフライン vs インライン vs 3D AOIのガイドをご参照ください。

AOIの検査結果は、後工程へ連携することで真価を発揮します。MESにエクスポートされた不良コード、切り出し画像、基板全体画像により、修理ステーションや品質エンジニアはあらゆる判定結果を特定の基板や位置まで追跡できます。

2D AOIと3D AOIの違い

2D AOIは、多角度照明下で撮影されたカラー画像を用いて検査を行います。接合部や部品本体からの光の反射状態から立体形状を推定するため、部品の有無、極性、ズレ、ブリッジ、および一般的なはんだフィレット検査には十分対応できます。

3D AOIは、主に複数の方向から構造化照明パターンを投影することで、実測のハイトマップ（高さ情報）を追加します。リード浮き、コープラナリティ（共面度）、部品の傾き、はんだ体積などを推定ではなく実測値として評価できます。たとえば、DaoAIのP5は、各方向に1基ずつ計4基のシャインプルーフ構造化光プロジェクションユニットを搭載し、6 µm以下の高さ精度（参考仕様値）を実現しています。P5およびデュアルレーン仕様のP5Dは、現在出荷可能です。

3Dは、ファインピッチのガルウィングIC、コネクター、高信頼性が求められるアセンブリなど、高さ起因の欠陥が顧客に届くリスクを確実に防ぐ必要がある場合に、その追加コストに見合う価値を発揮します。多くの基板においては、適切にプログラミングされた2D検査機で十分な欠陥検出を網羅できます。

AOIベンダーに確認すべき項目

1. 最初の基板を流すまでに、プログラミングに何が必要か？ CADデータ、部品ライブラリ、不良サンプルが必要なのか、それとも良品基板1枚だけで済むのか。
2. 自社の基板を測定した場合、新しい基板のセットアップに何分かかるか？ カタログスペックを読むだけでなく、実演での確認を求める。
3. 誤検出はどのように削減されるか？ しきい値を緩めるのか、ベンダーが共通モデルを再学習させるのか、自社の実例で再学習できるのか。更新を取り消すことは可能か。
4. 自社のエンジニアがすべてのしきい値を確認・オーバーライドできるか？ AIが再プログラミングを行う際、手動で行った修正内容は維持されるか。
5. 基板画像と学習済みモデルはどこに保存されるか？ 装置本体内か、それとも工場外のクラウドサービス上か。
6. 何が標準機能で、何が有料オプションか？ DaoAIの装置では、自動プログラミング、フィードバック学習、モデルトレーニング、オフライン運用が全機種で標準搭載されています。
7. どのようなデータが出力できるか？ CSVまたはMESへのエクスポート、不良コード、ゲージR&RおよびCpkレポート、修理ステーション用画面など。

詳細なチェックリストは、購入前にAI AOIシステムを評価する方法のガイドに記載されています。

よくある質問（FAQ）

AOIとは何の略ですか？

AOIはAutomated Optical Inspection（自動外観検査）の略です。カメラを用いて実装済みPCBの外観上確認できる部品やはんだの欠陥を検査する装置であり、通常はSMTラインのリフロー炉直後に配置されます。

AOI、SPI、AXIの違いは何ですか？

SPIは部品マウント前のはんだ印刷後のペースト状態を検査します。AOIは通常リフロー後に、実装された部品と目視可能なはんだ接合部を検査します。AXIはX線を使用して、BGAなど部品本体の下に隠れた接合部を検査します。多くのラインではSPIとAOIを併用し、隠れた接合部がクリティカルな工程にAXIを追加します。

AI AOIにCADファイルは必須ですか？

必ずしも必須ではありません。DaoAIのAI AOIはCADファイルなしで1枚の良品基板からプログラムを作成可能であり、DaoAIの自動プログラミングは事前作成された部品ライブラリも必要としません。CADやBOMデータは、後から実際のリファレンス番号や部品番号を付与するために追加することができます。

AI AOIはX線検査の代わりになりますか？

いいえ、代わりにはなりません。AIベースであるかどうかにかかわらず、AOIはカメラの視野から見える部分のみを検査します。BGA、LGA、QFNなどの本体下に隠れた接合部は、引き続きX線検査（AXI）が必要です。

AI AOIはインターネット接続なしで稼働できますか？

ベンダーによって異なります。DaoAIの装置は完全にオンプレミスで動作し、クラウド接続、アカウント登録、工場外へのネットワーク接続は一切不要です。モデルの学習も装置本体内で実行されます。

AI AOIは大量生産向け専用ですか？

いいえ。迅速なプログラミング、フィードバック学習、基板全体の全面検査は、大量生産だけでなく多品種少量生産のラインにも大きなメリットをもたらします。特に多品種少量生産では、従来のルールベース機によるセットアップ時間が生産時間そのものを上回ることがあるため、極めて有効です。AI AOIは、オフライン、インライン2D、インライン3D、スルーホール挿入実装など各方式に対応しています。

AI AOIでは誤検出にどのように対処しますか？

オペレーターが検出された部品を「OK」と判定すると、システムはその画像を製品のデータセットに追加します。AIのアップデートによりモデルが再学習され、実際の欠陥に対するしきい値を緩めることなく、許容範囲内のばらつきを誤判定しないよう適応します。

AI AOIは複数の子基板で構成された面付け（パネライズ）基板を検査できますか？

はい、可能です。1つの子基板をプログラミングすれば、行数、列数、間隔を入力することなく、画像認識によって残りの子基板が自動検出されます。各子基板は独自の特徴に合わせて個別に位置合わせされ、個別にレポートされます。共通する位置同士でプログラム編集内容を共有できるほか、特定の位置のみを個別に編集することも可能です。

どのようなAOIであれ、その性能を最も早く見極める方法は、自社の製品で試すことです。貴社基板を1枚お送りいただければ無償でテストを実施いたします。または、DaoAIのエンジニアによる30分間のデモを予約し、ご指定の基板がリアルタイムで検査プログラムに変換される様子をご覧ください。