背景与挑战
在电子制造行业中，PCB板作为电子设备的核心组件，其质量直接影响产品的性能和可靠性。然而，PCB制造与检测面临多重复杂挑战：
污渍影响：电路的流畅运行需求表面的完整性。污渍，小型异物，汗渍都会造成短路、断路等缺陷。
高速生产匹配：现代SMT生产线效率快速，缺陷种类繁多且迭代快速，传统模型更新繁琐，难以对缺陷种类全部涵盖并跟上节奏。
人工成本与低效：焊锡桥接等问题频发，人工检测效率低且目视错检率高。
微小元器件检测难度：电阻电容等超小型元件的位置偏移，错装漏装，常规图像级算法难以处理。
传统检测的局限性
常规监督模型依赖大量标注异常数据，但PCB缺陷类型繁杂（如错装电容、电阻掉落、异物污染等），实际生产中难以穷举异常样本且复现成本巨大。此外，表面脏污，划痕，氧化等细微缺陷易被漏检，导致缺陷品流入下游环节，引发质量风险。
DaoAI World 突破传统解决方案:非监督学习驱动的高适应性检测
核心优势：
无需海量异常数据，精准识别未知缺陷
采用非监督对比学习算法，仅需10-20张标准图像即可构建检测模型，不在刚需异常样本。通过像素级特征比对，明确区分正常与异常区域。即使面对未标注的缺陷类型（如脏污异物、电容错装），系统仍能精准识别，初始模型准确率超99.7%。模型能够精准定位缺陷的具体区域并放大呈现具体情况，从后续人工反馈中学习和改进，形成正向循环机制，更能胜任复杂多变的检测场景。
左图or上圖：细小划痕样本 左or下图：检测并放大呈现的漏装样本
全场景覆盖：从宏观到微观的缺陷捕捉
表面缺陷：检测划痕，凹痕，裂纹
污染物检测：识别焊锡残留、汗渍残留、化学污渍；
装配误差：元件错位、极性反装、电阻/电容错漏装；
超高速响应和模型生成
单次检测速度达40ms，模型的生成与更新仅需3分钟，快速匹配超高速产线，零延迟保障产能。
赋能价值
DaoAI World平台通过小样本学习+像素级检测技术，为电子制造企业提供：
缺陷拦截率提升：漏检率<0.3%，杜绝错装、污染等缺陷流入下一环节；
降本增效：检测效率提升，减少复检人力成本，复现样本成本；
技术对比