在现代电子制造中，PCBA（印制电路板组装）的质量直接影响整机的稳定性与可靠性。随着产品功能不断提升以及元器件日益微型化，传统人工检测与规则式自动光学检测（AOI）已难以满足高精度、高效率的质量需求。在此背景下，AI 驱动的 PCBA 缺陷检测技术正逐渐成为行业发展的新趋势。

AI 检测系统基于深度学习（Deep Learning）和计算机视觉（Computer Vision）技术，通过大量图像样本训练模型，使系统能够自动识别各类焊点及元器件缺陷，例如虚焊、偏位、短路、锡球、漏件等。相比传统检测方法，AI 检测具有更强的适应性与学习能力，可在不同光照条件、拍摄角度以及板型变化的情况下保持稳定的识别精度，有效降低误判与漏检率。

在实际应用中，AI 系统结合高清工业相机、多光源成像和实时数据分析，实现在线检测与质量闭环控制。检测结果可直接上传至 MES 系统，实现产品可追溯性与生产过程优化。通过持续训练和数据积累，系统的识别准确率将不断提升，助力工厂从“经验判断”向“数据驱动”的智能化生产转型。

目前，AI 检测技术已广泛应用于消费电子、汽车电子、工业控制、储能系统等领域。它不仅显著提升检测效率和生产良率，还帮助企业节约人力成本，推动制造流程向更高水平的自动化与智能化发展。