高密度互连板（HDI PCB）AOI检测策略深度解析随着电子产品持续向轻薄短小和高性能发展，高密度互连板（HDI PCB）作为先进封装和高速信号传输的关键载体，已成为智能手机、可穿戴设备、5G通信设备等核心部件。

HDI板在结构上广泛采用微盲孔、细线路、激光钻孔、埋孔等复杂形式，对制造精度和质量控制提出极高要求。在此背景下，**自动光学检测（AOI, Automated Optical Inspection）**作为品质控制的第一道防线，其策略设计与系统性能成为确保产品良率的关键。本文将从HDI板的结构特点出发，深入探讨AOI在该领域中的检测策略与技术挑战。

一、HDI板检测的独特挑战

HDI PCB的最大特点在于其线路极细、结构复杂、层次交错，这对AOI系统提出了以下几方面的挑战：

超细线路与间距（如25μm/25μm）：对分辨率、对焦精度与图像处理算法提出极高要求；多次压合带来的翘曲与变形：影响图像比对的准确性；激光钻孔特征（微盲孔）：缺陷小且不规则，难以通过传统特征提取识别；干膜覆盖或黑化工艺：影响光学反射，增加检测难度。

因此，AOI在HDI板中的检测策略必须从光学系统、算法逻辑、检测流程等多个维度进行优化。

二、AOI检测策略设计核心要素

1. 高分辨率与多光源系统HDI板的微细线路要求AOI设备具备高分辨率成像能力（通常需达5μm/pixel甚至更高），同时结合多角度、多波段光源（如红光、蓝光、偏振光）以增强对不同材料（铜、树脂、干膜）的识别能力。此外，**动态自动对焦技术（DAF）**用于处理板翘问题，通过实时调整Z轴高度确保图像清晰度一致，是提升AOI有效识别率的关键技术。

2. 智能图像处理算法传统AOI主要依赖模板比对与规则判断，但在HDI中，由于产品品种多变、线路复杂，需引入更智能的算法：自适应阈值算法：根据局部图像特征动态调整缺陷识别标准，提升误报率控制；AI深度学习模型：通过大规模缺陷图像训练模型，实现对异常形态（如氧化、局部开短路、断线）更准确识别；变形匹配技术：允许在一定范围内识别因压合或热应力导致的图像偏移，提高定位精度。

3. 多阶段检测流程HDI板的生产通常分为多次压合与层间加工，AOI检测应覆盖各关键工序：一次线路图形检测Inner Layer AOI