TUNP 388-2024 可识别不良板的PCB板材生产工艺技术规程

在TUNP 388-2024《可识别不良板的PCB板材生产工艺技术规程》中，有一项重要的更新内容是关于“板材表面缺陷检测方法”的改进。与旧版相比，新版标准对这一部分进行了更详细的规范，特别是引入了基于AI图像识别的新技术。

例如，在旧版标准中，对于PCB板材表面缺陷的检测主要依赖人工目视检查，这种方法不仅效率低下而且容易因人为因素导致漏检或误判。而在新版标准中，则明确规定可以采用机器视觉结合深度学习算法来实现自动化的缺陷检测。具体应用时，首先需要采集高分辨率的PCB板材表面图像，然后通过训练好的AI模型对这些图像进行分析处理，从而快速准确地识别出诸如划痕、异物附着等常见缺陷类型。

为了确保这种新技术的有效性，在实际生产过程中还需定期校准设备，并且至少每隔三个月重新训练一次AI模型以适应可能发生的材料变化或者工艺调整。此外，还要求建立一套完整的质量追溯体系，当发现不合格产品时能够迅速定位问题源头并采取相应措施加以解决。

这项改进不仅提高了生产效率和产品质量控制水平，同时也为企业节省了大量的人力成本。因此，在实施该标准时应当充分认识到新技术带来的优势，并积极推广其使用，同时也要注意培养相关技术人员掌握必要的技能知识。