基于AI的電子制造業(yè)質(zhì)量管控體系智能化升級系統(tǒng)設(shè)計(jì)

摘要：針對電子制造業(yè)質(zhì)量管控體系存在的靈活性不足、自適應(yīng)能力差等問題，提出了一種基于人工智能的質(zhì)量管控體系智能化升級系統(tǒng)。該系統(tǒng)構(gòu)建了包含數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、AI算法模型構(gòu)建、質(zhì)量管控決策和可視化展示四大功能模塊的架構(gòu)體系，通過SVR算法實(shí)現(xiàn)質(zhì)量預(yù)測，采用CNN深度學(xué)習(xí)進(jìn)行缺陷檢測，基于模糊推理進(jìn)行智能決策。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)PLC系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)在產(chǎn)品一次合格率、缺陷檢出率、質(zhì)量預(yù)警準(zhǔn)確率等方面分別提升2.1%、3.1%、2.7%，系統(tǒng)響應(yīng)時間縮短48.4%，顯著提升了質(zhì)量管控效率。

關(guān)鍵詞：AI；電子制造業(yè)；質(zhì)量管控；人工智能

中圖分類號：TP311" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）08-0016-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識碼（OSID） ：

0 引言

隨著電子制造業(yè)的快速發(fā)展，產(chǎn)品質(zhì)量管控已成為企業(yè)生存和發(fā)展的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的質(zhì)量管控體系面臨靈活性不足和自適應(yīng)能力差等問題，難以滿足日益提高的市場需求[1]。人工智能（AI） 技術(shù)為電子制造業(yè)質(zhì)量管控體系的智能化升級提供了重要契機(jī)。本文提出了一種基于AI的質(zhì)量管控體系智能化升級系統(tǒng)，旨在通過自學(xué)習(xí)、自優(yōu)化和自適應(yīng)能力，提升電子制造業(yè)的質(zhì)量管控水平，增強(qiáng)企業(yè)的市場競爭力。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、AI算法模型構(gòu)建、質(zhì)量管控決策和可視化展示四大功能模塊，能夠?qū)崿F(xiàn)對產(chǎn)品質(zhì)量的實(shí)時預(yù)測、缺陷檢測和智能決策。

1 傳統(tǒng)質(zhì)量管控體系的主要模式

傳統(tǒng)的電子制造業(yè)質(zhì)量管控體系主要采用分層式架構(gòu)，通過對生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵質(zhì)量控制點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)測和反饋控制，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的管控。該體系通常包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層和決策控制層三個層次[1]。其中，數(shù)據(jù)采集層負(fù)責(zé)利用各類傳感器和測量設(shè)備采集生產(chǎn)過程參數(shù)，如溫度范圍（-40℃～85℃） 、壓力范圍（0.1MPa～1.0MPa） ；數(shù)據(jù)處理層則對采集到的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、融合和分析，提取關(guān)鍵質(zhì)量特征；決策控制層根據(jù)質(zhì)量特征判斷產(chǎn)品質(zhì)量是否滿足要求，并生成相應(yīng)的控制指令[2]。然而，這種基于固定閾值和規(guī)則的質(zhì)量管控模式缺乏靈活性和自適應(yīng)能力，難以應(yīng)對產(chǎn)品多樣化、工藝復(fù)雜化帶來的質(zhì)量波動。此外，由于缺乏對制造過程的深度理解和優(yōu)化，傳統(tǒng)質(zhì)量管控體系在縮短產(chǎn)品研制周期、提高生產(chǎn)效率等方面的效果有限。

2 AI技術(shù)在電子制造業(yè)質(zhì)量管控中的應(yīng)用基礎(chǔ)

人工智能（Artificial Intelligence， AI） 技術(shù)的快速發(fā)展為電子制造業(yè)質(zhì)量管控體系的智能化升級提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

1） 機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過對海量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，建立質(zhì)量預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)品質(zhì)量的預(yù)判。例如，支持矢量機(jī)算法可以根據(jù)PCB板的生產(chǎn)參數(shù)，如鉆孔直徑公差范圍為±0.05mm、銅箔厚度范圍為18μm～35μm等，預(yù)測其可能出現(xiàn)的質(zhì)量缺陷，如虛焊、斷路等。

2） 深度學(xué)習(xí)算法則可以自動提取質(zhì)量特征，構(gòu)建更加精準(zhǔn)的質(zhì)量預(yù)測模型。如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以直接處理芯片缺陷圖像，通過卷積層提取紋理、形狀等質(zhì)量特征，再經(jīng)過全連接層對缺陷類型進(jìn)行分類，其精度可達(dá)95%以上。

3） 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可應(yīng)用于產(chǎn)品外觀缺陷檢測，通過對產(chǎn)品圖像進(jìn)行分割、匹配等處理，快速識別劃痕、變形等缺陷，檢測效率可提升2～3倍。自然語言處理技術(shù)可用于分析客戶評價、售后反饋等非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，挖掘產(chǎn)品潛在質(zhì)量問題，為質(zhì)量改進(jìn)提供依據(jù)[3]。

總之，AI技術(shù)在特征提取、模式識別、語義理解等方面的優(yōu)勢，為電子制造業(yè)質(zhì)量管控體系的智能化升級奠定了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

3 升級系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

基于電子制造業(yè)質(zhì)量管控需求和AI技術(shù)特點(diǎn)，本文提出了一個由四大功能模塊組成的智能化升級系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)方案（如圖1所示） 。

該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊、AI算法模型構(gòu)建模塊、質(zhì)量管控決策模塊和可視化展示模塊。①數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊負(fù)責(zé)采集溫度、壓力等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并進(jìn)行降噪、融合等預(yù)處理；②AI算法模型構(gòu)建模塊基于SVR和CNN等算法構(gòu)建質(zhì)量預(yù)測和缺陷檢測模型；③質(zhì)量管控決策模塊采用模糊推理算法進(jìn)行智能決策，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量閉環(huán)控制；④可視化展示模塊則通過Web技術(shù)實(shí)現(xiàn)質(zhì)量管控信息的實(shí)時展示和交互式分析。各模塊之間通過標(biāo)準(zhǔn)接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互和協(xié)同優(yōu)化，構(gòu)建了一個自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的智能化質(zhì)量管控體系。

3.2 核心模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

3.2.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊

數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊是升級系統(tǒng)的基礎(chǔ)模塊，負(fù)責(zé)采集和處理電子制造過程中的關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)。該模塊通過各類傳感器和測量設(shè)備，采集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如溫度、壓力等） 和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如圖像、音頻等） 。具體來說，采集的關(guān)鍵參數(shù)包括元器件焊接溫度（范圍為217℃～225℃） 和錫膏厚度（范圍為0.15mm～0.25mm） 等。為了確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，該模塊采用卡爾曼濾波算法對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，通過遞歸估計(jì)系統(tǒng)狀態(tài)，消除測量噪聲的影響。同時，引入閾值判斷機(jī)制，對超出正常范圍（如溫度超過230℃） 的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，以便后續(xù)分析[4]。對于圖像數(shù)據(jù)，該模塊使用圖像增強(qiáng)技術(shù)，通過調(diào)整對比度、銳化等方式，提高圖像質(zhì)量，為后續(xù)的缺陷檢測奠定基礎(chǔ)。此外，該模塊還對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，通過時間同步、空間配準(zhǔn)等方法，將不同來源、不同格式的數(shù)據(jù)整合到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)框架中。經(jīng)過預(yù)處理后的高質(zhì)量數(shù)據(jù)將傳輸給AI算法模型構(gòu)建模塊，用于質(zhì)量預(yù)測和缺陷檢測模型的訓(xùn)練。同時，該模塊也與質(zhì)量管控決策模塊實(shí)現(xiàn)雙向通信，根據(jù)決策結(jié)果動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)采集策略，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制。

3.2.2 AI算法模型構(gòu)建模塊

AI算法模型構(gòu)建模塊基于數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊傳輸?shù)母哔|(zhì)量數(shù)據(jù)，構(gòu)建產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測和缺陷檢測模型。對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，該模塊采用支持矢量機(jī)回歸（Support Vector Regression， SVR） 算法，通過尋找最優(yōu)超平面，建立生產(chǎn)參數(shù)與產(chǎn)品質(zhì)量之間的非線性映射關(guān)系。SVR算法的目標(biāo)函數(shù)如下：

[minw，b12‖w‖2+Ci=1nmax0，yi-wTxi+b-ε]" "（1）

其中，w為權(quán)重矢量，C為懲罰因子，ε為誤差容忍度。通過引入松弛變量，將約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為凸二次規(guī)劃問題求解，得到最優(yōu)的質(zhì)量預(yù)測模型。對于圖像數(shù)據(jù)，該模塊采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，通過局部感受野和權(quán)重共享，自動提取產(chǎn)品缺陷的多層次特征[5]。網(wǎng)絡(luò)前端使用3×3卷積核，提取邊緣、紋理等局部特征；中間層采用最大池化操作，實(shí)現(xiàn)特征降維；后端使用全連接層，綜合各層特征，輸出缺陷類別。該模塊對模型進(jìn)行迭代優(yōu)化，當(dāng)驗(yàn)證集誤差小于0.01或迭代次數(shù)達(dá)到1000次時停止訓(xùn)練。構(gòu)建完成的質(zhì)量預(yù)測和缺陷檢測模型將部署到質(zhì)量管控決策模塊中，用于實(shí)時預(yù)警和智能決策。同時，該模塊也接收來自決策模塊的反饋信息，動態(tài)更新優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)。

3.2.3 質(zhì)量管控決策模塊

質(zhì)量管控決策模塊接收來自AI算法模型構(gòu)建模塊的質(zhì)量預(yù)測和缺陷檢測結(jié)果，綜合分析產(chǎn)品質(zhì)量狀態(tài)，并自主制定管控策略。該模塊采用模糊推理（Fuzzy Inference，F(xiàn)I） 算法，首先將質(zhì)量預(yù)測值和缺陷檢測結(jié)果作為模糊規(guī)則的前件，通過隸屬度函數(shù)將其映射到模糊集上。然后，根據(jù)預(yù)設(shè)的質(zhì)量管控知識庫，進(jìn)行模糊推理，得到相應(yīng)的管控決策。例如，當(dāng)質(zhì)量預(yù)測值低于0.6且缺陷檢測結(jié)果為“嚴(yán)重缺陷”時，觸發(fā)規(guī)則“IF質(zhì)量預(yù)測值IS低AND缺陷檢測結(jié)果IS嚴(yán)重THEN管控決策IS停止生產(chǎn)”，輸出“停止生產(chǎn)”的管控指令。模糊推理的輸出結(jié)果經(jīng)過去模糊化處理，轉(zhuǎn)化為精確的控制指令，如“調(diào)整焊接溫度至220±2℃”等。生成的管控決策通過工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)下發(fā)給執(zhí)行終端，直接對生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行參數(shù)調(diào)整和異常處置，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量全流程閉環(huán)控制。同時，該模塊將質(zhì)量管控決策傳遞給可視化展示模塊，以曲線、報(bào)表等形式呈現(xiàn)給管理者，為質(zhì)量改進(jìn)決策提供數(shù)據(jù)支撐。此外，該模塊還可接收專家知識和反饋信息，對質(zhì)量管控知識庫進(jìn)行動態(tài)更新和優(yōu)化，不斷提升質(zhì)量管控水平。

3.2.4 可視化展示模塊

可視化展示模塊以直觀、交互式的方式呈現(xiàn)電子制造過程的質(zhì)量管控信息。該模塊采用Web框架Vue.js構(gòu)建用戶界面，通過WebSocket實(shí)時接收質(zhì)量管控決策模塊傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。在質(zhì)量預(yù)警方面，該模塊使用ECharts繪制質(zhì)量預(yù)測值變化曲線，當(dāng)預(yù)測值低于0.75時，曲線自動變?yōu)榧t色，同時彈出警示框，提醒管理者關(guān)注。在缺陷檢測方面，該模塊采用熱力圖展示產(chǎn)品各部位的缺陷分布情況，缺陷密度超過6個/平方厘米的區(qū)域以橙紅色高亮顯示。此外，可視化展示模塊還以餅圖、柱狀圖等形式統(tǒng)計(jì)缺陷類型、質(zhì)量問題原因等信息，便于管理者快速掌握質(zhì)量管控狀態(tài)。管理者可通過界面篩選生產(chǎn)批次、產(chǎn)品類型等參數(shù)，生成質(zhì)量分析報(bào)告，并可一鍵下載或打印，提高決策效率。

4 升級系統(tǒng)應(yīng)用與驗(yàn)證

4.1 系統(tǒng)應(yīng)用場景與方案

為驗(yàn)證所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用效果，本研究選擇某電子制造企業(yè)的小型PCB板生產(chǎn)線作為實(shí)驗(yàn)場景。該生產(chǎn)線主要生產(chǎn)4層PCB板，日產(chǎn)能約50平方米。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)采用AB組對照方案：A組采用企業(yè)現(xiàn)有的基于PLC和固定閾值的分層式質(zhì)量管控系統(tǒng)（簡稱傳統(tǒng)PLC系統(tǒng)） ，該系統(tǒng)主要依靠人工設(shè)定的固定閾值進(jìn)行質(zhì)量判定；B組部署本文設(shè)計(jì)的基于AI的智能化質(zhì)量管控系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)是在相同工藝條件下，對比驗(yàn)證兩種系統(tǒng)在質(zhì)量管控效果上的差異。關(guān)鍵工藝參數(shù)統(tǒng)一設(shè)置如下：焊接溫度217℃～225℃、鉆孔直徑公差±0.05mm、銅箔厚度18μm～35μm、錫膏厚度0.15mm～0.25mm。數(shù)據(jù)采集設(shè)備配置：Keyence CV-X150系列視覺檢測設(shè)備、NI-9211溫度采集模塊（采樣頻率50Hz） 、GE-2020壓力傳感器（精度0.2%） 。系統(tǒng)后端部署采用Docker容器化技術(shù)，AI模型訓(xùn)練使用NVIDIA RTX 3060顯卡加速。實(shí)驗(yàn)持續(xù)7天，重點(diǎn)監(jiān)測以下四項(xiàng)指標(biāo)：產(chǎn)品一次合格率、缺陷檢出率（以人工復(fù)檢為基準(zhǔn)） 、質(zhì)量預(yù)警準(zhǔn)確率（以實(shí)際發(fā)生的質(zhì)量問題為基準(zhǔn)） 和系統(tǒng)響應(yīng)時間（從數(shù)據(jù)采集到?jīng)Q策輸出的時間） 。數(shù)據(jù)分析采用Python 3.8環(huán)境下的scikit-learn庫進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，顯著性水平設(shè)為0.05。

4.2 系統(tǒng)性能評估與對比分析

通過為期7天的對照實(shí)驗(yàn)，對基于PLC的傳統(tǒng)系統(tǒng)與本文提出的AI質(zhì)量管控系統(tǒng)進(jìn)行了評估。如表1展示了兩種系統(tǒng)在各項(xiàng)性能指標(biāo)上的具體表現(xiàn)。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，相比傳統(tǒng)PLC系統(tǒng)，AI質(zhì)量管控系統(tǒng)在各項(xiàng)指標(biāo)上均實(shí)現(xiàn)了提升。產(chǎn)品一次合格率提升2.1個百分點(diǎn)，這主要源于AI系統(tǒng)能夠?qū)崟r學(xué)習(xí)和調(diào)整控制參數(shù)，將焊接溫度波動控制在±2.0℃范圍內(nèi)（傳統(tǒng)PLC系統(tǒng)為±2.8℃） 。在缺陷檢出率方面，AI系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)模型能夠識別最小0.05mm的細(xì)微缺陷，檢出率達(dá)到94.6%，較傳統(tǒng)PLC系統(tǒng)提升3.1個百分點(diǎn)。質(zhì)量預(yù)警準(zhǔn)確率方面，AI系統(tǒng)達(dá)到92.5%，較傳統(tǒng)PLC系統(tǒng)提高2.7個百分點(diǎn)，這得益于SVR算法對多維參數(shù)關(guān)聯(lián)性的分析。在系統(tǒng)響應(yīng)時間上，AI系統(tǒng)需要165ms即可完成從數(shù)據(jù)采集到?jīng)Q策輸出的全流程處理，較傳統(tǒng)PLC系統(tǒng)的320ms有所縮短，這主要得益于GPU加速計(jì)算和優(yōu)化的系統(tǒng)架構(gòu)。這些性能提升使得生產(chǎn)線的質(zhì)量管控效率得到了明顯改善。

5 結(jié)論與展望

本研究設(shè)計(jì)的基于AI的電子制造業(yè)質(zhì)量管控體系智能化升級系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、AI算法模型構(gòu)建、質(zhì)量管控決策和可視化展示四大功能模塊的協(xié)同，實(shí)現(xiàn)了質(zhì)量管控的智能化升級。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，該系統(tǒng)在產(chǎn)品一次合格率、缺陷檢出率等關(guān)鍵指標(biāo)上均取得顯著提升，系統(tǒng)響應(yīng)時間大幅縮短。

未來研究將重點(diǎn)關(guān)注以下方向：進(jìn)一步優(yōu)化AI算法模型的泛化能力，提高系統(tǒng)對新產(chǎn)品的適應(yīng)性；探索引入知識圖譜技術(shù)，增強(qiáng)質(zhì)量管控決策的可解釋性；研究基于邊緣計(jì)算的分布式部署方案，提升系統(tǒng)實(shí)時性；開發(fā)更智能的人機(jī)交互界面，提高系統(tǒng)易用性。這些工作將為電子制造業(yè)質(zhì)量管控體系的進(jìn)一步智能化升級奠定基礎(chǔ)。

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【通聯(lián)編輯：光文玲】