走进现在的大多数 SMT 产线，你会发现一个明显变化：
人工目检越来越少，SPI、AOI、AXI 几乎成为标配；缺陷判定由“人看”转向“系统识别”。
在这种背景下，一个看似合理、但其实非常危险的想法开始出现：
“反正机器会检，缺陷懂不懂，好像也没那么重要了。”
但现实恰恰相反。
SMT 自动检测越普及，越要求工程、质量人员对缺陷本身有清晰、统一、深入的理解。
一、机器在“识别”，人必须在“理解”
AOI、SPI 能做的事情，本质上是三件：
检测焊点高度、面积、体积是否在设定阈值内
识别外观形态是否偏离模型
对比位置、方向、极性是否异常
但它们并不知道什么是“质量风险”。
例如虚焊。
在系统里，它可能只是“焊锡体积偏小”或“润湿角异常”；
但在质量逻辑中，它意味着：
初期功能可能正常
在振动、温循、电流冲击后大概率失效
属于典型的隐性可靠性缺陷
如果工程或质量人员只是“照系统 NG 判定”，却不理解虚焊的失效机理，那么结果往往是：
该严控的缺陷被放宽
该停线的问题被放行
问题延后在客户端暴露
二、自动检测无法替代“缺陷边界”的判断
SMT 缺陷资料中，对很多缺陷都有明确的量化边界：
焊点高度不得低于可焊端或焊盘宽度的 75%
焊点浸润角度至少达到 270 度
锡球直径超过 0.13mm 或数量超标即构成缺陷
偏移超过可焊宽度或焊盘宽度的 50% 判定不合格
这些并不是“经验值”，而是风险边界。
而现实中的情况是：
AOI 阈值往往被人为调宽
不同产线、不同班组、不同客户标准不一致
“系统 OK”被等同于“质量 OK”
当没有人真正理解这些缺陷定义时，
自动化检测反而可能成为掩盖系统性问题的工具。
三、缺陷不是检出来的，是设计和过程决定的
一个非常关键、但经常被忽视的事实是：
SMT 的绝大多数缺陷，
并不是发生在检测工位，
而是早已在前端被“注定”。
虚焊，往往与焊盘设计、锡膏选型、回流曲线有关
连焊，往往与钢网开口、间距设计、锡量控制有关
墓碑、侧立，往往是焊盘对称性、受热不均导致
焊盘脱落，往往指向材料或工艺失控，而非“操作问题”
如果只会在 AOI 前“盯报警”，却不懂缺陷的形成逻辑，
那么质量管理就永远停留在“事后挑错”，而非“事前预防”。
四、当系统报警时，你必须知道“该不该放、该不该停”
在实际现场，最考验质量能力的，并不是发现缺陷，而是下面这些场景：
系统报警了，这个缺陷能不能放行
这是功能风险，还是外观风险
这是偶发异常，还是趋势性失控
是调参数，还是必须停线分析
例如焊锡过多。
系统可能判定为 NG，但在不接触元件本体、不违反电气间隙的前提下，是否一定不可接受？
如果质量人员无法基于缺陷定义和风险逻辑作判断，
就只能在“全部返修”和“盲目放行”之间摇摆。
五、自动化越强，对人的要求不是越低，而是越高
SMT 正在进入一个明显的阶段变化：
检测越来越依赖系统
决策越来越依赖人
系统负责发现异常
人负责判断风险、定位根因、决定动作
而这一切的前提，是对 SMT 缺陷本身有足够深入的理解。
不是为了“多记几个缺陷名称”，
而是为了在自动化环境下，
依然能对质量保持真正的掌控力。
SMT 缺陷知识，并不是给“目检员”准备的。
而是给工程、质量、工艺、制造管理者准备的。
当你真正理解这些缺陷时，
你看到的不再只是 AOI 屏幕上的红框，
而是背后整个设计、材料、工艺与管理系统的状态。
自动检测可以替你“看见问题”，
但只有你，才能决定问题会不会再次发生。
内训现场
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