日本 Sirius Vision 推出对话式AOI检测软件

日本 Sirius Vision 公司（神奈川县横滨市）正式发布新一代AOI（自动光学检测）软件 RegulusVision，专用于电子基板与薄膜基板外观缺陷识别。该软件不依赖传统参数调试，操作者仅需拍摄标准图像并以日常语言（如‘虚报了’‘金属光泽异物算不良’）发出指令，AI即自动优化检测逻辑；软件预装于其卓上型检测设备 S-Comet 系列，目前已开放实机演示与样机租赁。

RegulusVision 的核心突破在于重构人机协作关系：过去AOI系统要求操作员掌握图像阈值、滤波强度、匹配容差等专业参数，培训周期长、设定易出错、跨设备一致性差；而 RegulusVision 将90%以上的设置工作交由AI完成——它不替代判定本身，而是将人类经验转化为可执行的检测策略。例如，当操作员指出某次误判为‘虚报’，AI并非简单屏蔽该区域，而是反向推演：在保持对焊点缺失、桥接、字符缺损等真实缺陷检出率的前提下，动态调整边缘锐化强度、灰度对比度窗口及模板匹配形变容忍度，生成新参数组合并触发重检，直至结果收敛。

技术实现上，RegulusVision 采用分层架构：底层仍基于 Sirius Vision 自研的图像比对核心引擎，包括已量产验证的 SmartFit（非线性畸变校正）、多尺度特征配准及亚像素级差异量化模块；AI层则负责语义解析、策略生成与闭环反馈。所有语言指令均通过键盘输入（当前版本暂未开放语音识别），系统内置日语工业术语词库，能准确解析‘0.3mm以下异物允许’‘丝印偏移超±0.15mm判不良’等复合条件句，并调用底层计测功能完成尺寸判定。值得注意的是，AI不进行端到端缺陷分类，而是将语言指令映射为对既有算法模块的参数重配置，确保判定逻辑可追溯、可审计、符合ISO 26262等功能安全基础要求。

虚报治理从人工试错转向语义驱动闭环

在电子组装产线中，AOI虚报率长期制约检测效率：据行业调研，中小批量多品种产线平均虚报率达12%–18%，每台设备日均需2–3小时人工复判。RegulusVision 将这一过程压缩为单次对话+自动重检。例如，当操作员标注‘此处焊锡反光被误判为锡珠’，AI会定位该区域反射特征频谱，降低对应波段的亮度敏感度，同时增强相邻区域的轮廓梯度权重，避免牺牲真实锡珠检出率。这种调整不是全局参数修改，而是空间自适应的局部策略叠加，其效果经S-Comet硬件加速单元实时验证后，自动同步至云端参数库。

更关键的是，该闭环具备跨设备泛化能力。某工厂A线S-Comet设备上完成的虚报修正策略，经后台自动验证无漏检风险后，可在分钟级推送至B线、C线同型号设备，消除因人员流动或经验差异导致的设定漂移。这对EMS代工厂尤其重要——同一PCBA型号在不同产线切换时，无需重复调试，直接调用已验证的‘语言指令包’即可启动检测。

中国用户采购与产线适配需关注三点

RegulusVision 当前仅适配 Sirius Vision 自家 S-Comet 系列卓上设备（含S-Comet Mini、S-Comet Pro等型号），不支持第三方AOI硬件接入。中国客户若已有其他品牌AOI平台（如Koh Young、Omron、神州视觉），无法直接替换软件，但可将其作为独立工作站部署于首件检验或返修确认环节。S-Comet 设备采用标准SMEMA接口，可嵌入现有SMT线体，但需确认轨道宽度、PCB厚度兼容范围（当前支持0.4–3.2mm厚基板，Zui大尺寸330×250mm）。

软件授权模式为按设备绑定许可，无年费；但云同步与远程策略分发功能需订阅 Sirius Cloud 服务（年费制）。中文界面尚未上线，当前仅支持日文与英文，指令输入需使用日文语法结构（如‘～です’‘～ではありません’），但关键判断短语（如‘金属光沢’‘異物’‘許容’）已做高亮提示。对于国内EMS厂，建议优先在NPI（新产品导入）车间试点：利用其快速建线能力，将一款新板卡的标准图像采集+语言指令设定压缩至15分钟内，显著缩短试产周期。

日本制造业正面临熟练检测员严重短缺问题，2023年日本电子组装业目视检验岗位空缺率达37%，倒逼企业转向‘低技能门槛+高鲁棒性’的检测方案。Sirius Vision 将 RegulusVision 定位为‘现场工人友好的AI’，而非替代工程师的黑箱系统——所有AI生成的参数变更均生成可读日志，支持回溯比对。对中国代工厂而言，该方案的价值不在算法先进性，而在将AOI从‘需要专人维护的精密仪器’降维为‘产线员工可自主迭代的检测工具’，这直接影响多品种小批量产线的换线响应速度与人力成本结构。