柔性电路板“把关人”燕麦科技，用人工智能填补行业空白

撰文｜夏一哲

编辑｜唐钰婷

电子元器件产品的竞争，不仅决胜于技术性能，更关乎背后整条产业链的强弱。

柔性电路板（Flexible Printed Circuit，FPC）诞生于上世纪70年代，是美国发展航天火箭技术的副产品。它具有轻薄、可弯折的特性，本应与小型化、轻薄化的消费电子产品“比翼齐飞”。但因为工艺不成熟、测试效率低等原因，一直未能在商用领域大规模应用。自动化测试设备的研发和生产，补齐了FPC测试短板，为柔性电路板当下的“大红大紫”创造了条件。

燕麦科技虽然是2012年才成立的“行业新兵”，却立足研发，将“线针针模”技术、“支撑转盘”率先引入柔性电路板测试设备，极大提升了FPC检测效率。如今，通过探索机器视觉、深度学习等人工智能技术，燕麦科技不断丰富产品线来满足下游需求增长。恰逢全球FPC产能向中国大陆大举转移，燕麦科技能否近水楼台先得月？

测试设备获苹果“钦点”

FPC是印制电路板（Printed Circuit Board）的一种，肩负着保证各个元件电气互联的任务。FPC主要以聚酰亚胺或聚酯薄膜为基材，有质量轻、厚度薄、可靠性高、可自由弯曲折叠等独特优势。和传统PCB相比，FPC主要劣势在于工艺不成熟，因此早期只应用于电子产品的连接部位，代替部分电缆。

近几年来，FPC工艺随着材料和加工技术的进步不断成熟，逐渐支持制作多层板、盲孔等复杂工艺。其配线密度高、轻薄、可自由弯曲和立体组装等优势正好迎合了电子设备小型化、轻薄化的发展趋势。因此，高端智能手机里指纹识别模块、多摄像头、全面屏、无线充电等模块，都出现了FPC的身影。

以iPhone为例，其单机FPC用料从iPhone 4的10片，增长到iPhone X的20-22片，国内华为、OPPO和vivo高端机型的用料也达到单机10-12片。

但是，制造成本相对较高，是掣肘FPC“普及”的一大原因。解决这一痛点的办法是改进部分生产制造环节，实现降本增效。

测试就是亟需改进的环节之一。受材质、工艺限制，FPC和FPCA（焊接电子元器件后的柔性电路板）一直依赖人工测试，效率较低。

FPC的材质是一种软性工业塑胶，生产过程中易涨缩，测试装夹定位困难； FPCA在产品安装中通常需要多道折弯，但是折弯后反弹角度并不固定，测试装夹上料存在难度。测试治具就是传统人工测试时代的“产物”。它集成装夹限位结构体和测试测量电路的小型检测设备，辅助人工作业，提升测试质量和效率。

作为一项“传统业务”，燕麦科技推出了通用功能测试治具、触摸传感器类、射频类专项功能测试治具，除了实现开短路、电压、电流、阻抗等基本电信号测试测量外，还可以用于测试触摸、显示系列和射频功能，形成了较为完整的产品矩阵。

自动化测试设备的出现，让只能检测单一功能、效率较低的测试治具“退位”。

燕麦科技开创性地将高精度平衡支撑转盘应用到FPCA测试领域，研发出包含多个功能测试或复杂运动控制模块的测试设备，不仅能够支持多工位测试，而且每个工位支持两片产品同时测试，在提升效率的同时节省空间和人力。2012年，燕麦科技借此进入当时FPC第一大生产企业日本旗胜的供应链。

2013年，燕麦科技在国内率先引入线针针模技术，解决高精密测试点引出的问题。以往，行业中普遍采用弹簧探针从被测产品引脚获取信号，但是弹簧探针结构复杂且寿命短，接触阻抗还不稳定。燕麦科技研发的线针结构简单，可以依靠其金属弹性确保接触阻抗的稳定，其测试通过率能达到98%，无故障运行频次也从数万次提升至50万次。

2015年，燕麦科技过硬的技术和产品得到苹果公司的青睐，开始向苹果公司大规模供货。从2016年到2018年，燕麦科技来自苹果公司及其指定的采购订单在燕麦科技营收占比均超过40%；而根据燕麦科技推测，其产品最终用于苹果产品测试的销售占比则接近90%，被称为苹果“御用”也不为过。

人工智能淘汰肉眼检测

尽管傍上苹果公司的“大腿”，燕麦科技的盈利水平却受制于话语权较大的下游。从2016年到2018年，虽然燕麦科技实现了营收上的稳步增长，但是净利润分别为9,234.02万元、3,078.63万元和6,616.40万元，出现波动。

其中缘由，是因为2016年不规则FPCA自动化测试系统首次实现销售，燕麦科技小批量供货议价能力较强；2017年，客户大规模采购加强价格控制，直接导致燕麦科技主营业务毛利率从69.56%下滑至58.10%。

2016-2018年燕麦科技业绩核心指标

为了维持市场竞争力，燕麦科技通过投入机器视觉、深度学习等人工智能技术研发，推出精度更高、能够解决行业前沿痛点的产品。

当FPCA针脚线宽线距缩小到0.1mm，测试设备的探针就很难稳定地接触到被测FPCA。燕麦科技研发金手指对位技术对症下药，特制转接FPCA，让其针脚与被测FPCA针脚一一对应，利用机器视觉和自动控制算法实现两者针脚重合。燕麦科技还设计出非接触式悬空对位方法，解决不同高度差引发的相机对焦难题，避免脆弱的被测FPCA在接触中受到摩擦伤害。

燕麦科技还利用深度学习等技术，用机器设备实现外观缺陷检查：FPC材料和工艺特性导致产品表面容易受到损伤，外观缺陷检查成为产品出厂前必不可少的工序。其中，FPC的外观缺陷检测主要由人工辅助设备进行检查，但其保胶、银膜部位依然依赖人工目检；FPCA更是完全依赖人工目检。

通过结合深度学习算法和模式识别算法，燕麦科技的外观检测设备能够实现FPC外观全部检测项目，包括保胶和银膜。其能检测到的最小缺陷为0.0175mm，缺陷检出率达到99%。此外，燕麦科技还对FPCA外观缺陷检查进行了算法扩展，增加缺陷检测种类。

与主要竞争对手的电学测试设备相比，燕麦科技的外观检测设备分辨率能够达到7μm，AI算法优势明显。不过，AI算法需要一周时间完成新被测产品的编程，包括缺陷定义、缺陷样本收集、模型训练及调参，整体节奏却慢于传统外观检测设备。相对稚嫩的新算法，也需要在初期配备专业人员跟踪完成参数优化。

因此，虽然燕麦科技已经研制出外观检测设备，但是其技术尚未成熟、市场竞争力有待提高。FPC缺陷检测设备目前处于小批量销售阶段，FPCA单品外观缺陷检测设备则处于客户送样检测阶段。

下游需求爆发箭在弦上

应用FPC的智能手机模组越来越多，涉及领域日渐广泛，FPC下游需求爆发已箭在弦上。

在智能手机终端，iPhone成为FPC用料数量提升的范例，其产品新组件对FPC日渐倚重：OLED全面屏、结构光面部识别、无线充电等新功能模块，都需要使用FPC。柔性屏、折叠屏等新模组的出现，将进一步提升整个智能手机行业对FPC的需求。

除此之外，轻薄且能够弯折的FPC还是智能手环、手表等智能穿戴设备元件连接的刚需。根据IDC的统计，2018年全球可穿戴设备出货总量达到1.722亿件，预计将在2023年达到2.79亿件，年复合增速将达到8.9%。

下游需求增加成为FPC市场增长的主要推动力。Prismark的调查统计显示，2017年全球FPC产值达到125.2 亿美元，同比增长14.9%。中国则逐渐承接了FPC产能的转移，来自日本、韩国和台湾的FPC厂商纷纷在大陆投资建厂，中国FPC产值规模全球占比从2009年的23.7%增长至2016年的42.5%。

2009-2016年中国FPC产值规模&全球占比

电子元件的崛起与产业链相辅相成，FPC亦不例外