沖電気工業(OKI)は2026年6月29日、AIサーバーなど大型高密度PCB(プリント配線板)の実装部品を対象に、はんだ付けが不良かどうかの目視検査に要する時間を約8割減らすAI技術を開発したと発表した。同年7月1日から設計・製造受託サービス「まるごとEMS」の顧客向け生産ラインに導入する。AI判定モデルは、良品の学習だけで作成した。
OKIは、AIサーバーなど大型高密度PCB(プリント配線板)の実装部品を対象に、はんだ付けが不良かどうかの目視検査に要する時間を約8割減らすAI技術を開発した(図1)。2026年7月1日から設計・製造受託サービス「まるごとEMS」の顧客向け生産ラインに導入する。AI判定モデルは、良品の学習だけで作成した。
図1:実装基板のはんだ不良を判定するAIモデルの概要(出典:沖電気工業)拡大画像表示
背景には、AIの急速な進化と普及により、PCBに実装する半導体の大型化・微細化・積層化が進んでいる事情がある。特にAIサーバーは、大型部品や端子間隔が数ミクロンの狭ピッチ部品を多数実装しており、はんだ不良の判定が難しくなっている。
今回、実装基板専用のAI判定モデルを開発し、AOI(自動光学検査)装置の検査判定プログラムに実装した。「はんだ濡れ」「位置ずれ」「欠品」「浮き」の4項目をAIで判定する。また、製造番号・ロット番号の違いや印刷のかすれなどは良品として判断する独自プログラムも組み込んだ。
AIモデルの開発にあたっては、少量の良品データだけで学習できる「良品のみ学習」を採用。数万種類の部材と数千種類の機器を扱う変種変量生産においてもAIモデルの作成工数を削減できる仕組みにした。
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