AOI的發(fā)展需求集成電路（IC）當然是現(xiàn)今人類工業(yè)制造出來結構較為精細的人造物之一，而除了以IC為主的半導體制造業(yè)，AOI亦在其他領域有很重要的檢測需求。具體有以下幾種示例：①微型元件或結構的形貌以及關鍵尺寸量測，典型應用就是集成電路、芯片的制造、封裝等，既需要高精度又需要高效率的大量檢測②精密零件與制程的精密加工與檢測，典型應用就是針對工具機、航空航天器等高精度機械零件進行相關的粗糙度、表面形狀等的量測，具有高精度、量測條件多變等特點③生物醫(yī)學檢測應用，典型應用就是各式光學顯微鏡，結合相關程序編程、AI即可輔助判斷相關的生物、醫(yī)學信息判斷。④光學鏡頭或其他光學元件的像差檢測；詳情歡迎來電咨詢。AOI檢測圖像對比實現(xiàn)原理目前比較流行的圖像對比方式有哪三種？揭陽在線式AOI檢測設備

AOI的工作原理AOI又稱AOI光學自動檢測設備，已成為制造業(yè)保證產(chǎn)品質量的重要檢測工具和過程質量控制工具。AOI檢測設備工作原理是在自動檢測過程中，AOI檢測設備機器通過高清CCD攝像頭自動掃描PCBA產(chǎn)品，采集圖像，將測試點與數(shù)據(jù)庫中合格參數(shù)進行對比，經(jīng)過圖像處理，檢查出目標PCBA上的焊點缺陷，并通過顯示或自動標記缺陷。為維修人員維修和SMT工藝人員改進工藝參數(shù)。AOI系統(tǒng)包括多種光源照明、高速數(shù)碼相機、高速直線電機、精密機械傳動結構和圖像處理軟件。測試時，AOI設備通過攝像頭自動掃描和PCB、PCB上的部件或特殊部件(包括印刷錫膏的狀態(tài)、SMD組件、焊點形狀及缺陷等)來捕捉圖像，通過處理和數(shù)據(jù)庫軟件對合格參數(shù)進行比較，并綜合判斷元件及特性是否合格，測試結論，如元件缺失、橋接或焊點質量問題。AOI的工作方式與SMT當中SPI和印刷機中使用的視覺系統(tǒng)相同，通常使用設計規(guī)則檢查和模式識別。DRC方法根據(jù)一些給定的規(guī)則檢查電路圖形(所有的線應該在焊點處結束，引線應該至少0.127毫米寬，至少0.102毫米間距)。該方法能從算法上保證待測電路的正確性，且具有制作簡單、算法邏輯簡單、處理速度快、程序編輯量小、數(shù)據(jù)占用空間小等特點，但該方法確定邊界的能力較差?；葜軦OI檢測設備技術參數(shù)AOI檢測基本原理與設備構成？

AOI是一種自動光學檢測，它根據(jù)光學原理來檢測焊接生產(chǎn)中遇到的常見缺陷，雖然是近幾年才出現(xiàn)的一種新型檢測技術，但其發(fā)展迅速，早在2016年，和田古德就推出了AOI檢測設備。自動檢測時，設備通過攝像頭自動掃描PCB板來采集圖像，再自動將檢到的焊點與數(shù)據(jù)庫中的合格參數(shù)進行比較。經(jīng)圖像處理之后，檢查出PCB上的缺陷，并由顯示器自動標記顯示或者標記缺陷，供維修人員維修。早前的AOI自動光學檢測設備主要用于檢測IC（即集成電路）封裝之后的表面印刷是否存在缺陷。后來慢慢隨著技術的發(fā)展，逐漸用于SMT組裝線上檢查電路板上零件的焊錫裝配質量，或者檢查印刷之后的焊膏是否符合標準。

AOI檢測系統(tǒng)的軟件組成結合光學感測系統(tǒng)采集到的圖像數(shù)據(jù)，AOI檢測系統(tǒng)的軟件主要包括算法、影像處理軟件和通訊軟件。同樣AOI系統(tǒng)判斷一個組件是否是合格，也會設定一個規(guī)則，滿足規(guī)則的就合格，不滿足規(guī)則就是不良品。這個規(guī)則標準建模的方法即是算法，算法是整個軟件系統(tǒng)的重中之重，也是AOI檢測廠商的重要競爭力。AI成為AOI檢測技術進一步發(fā)展的關鍵因素。以AOI檢測應用范圍廣的PCB行業(yè)為例，中低端AOI檢測設備的誤判過篩率約為70%，即捕捉到的不良品中其實有70%的成品是合格的。因此目前PCB廠商多采取人工二次篩選，將實際合格的PCB板再度送回產(chǎn)線，預估一臺AOI檢測機常需配置4名人員進行二次檢查。伴隨AI技術的迅速發(fā)展，也給AOI檢測行業(yè)帶來了技術革新的契機。傳統(tǒng)AOI檢測與AIAOI辨識的差異，在于是否可針對未知瑕疵進行判定，傳統(tǒng)AOI檢測設備只能以設定好的參數(shù)標準為基準進行判斷，也就是邏輯性的思考，需要先定義瑕疵的樣本，再透過樣本進行檢測。但導入訓練成熟的AI技術后，AIAOI檢測系統(tǒng)能夠自行定義瑕疵范圍，進一步有效判別未知的瑕疵圖像，且這個學習的過程是在不斷重復進行積累的。將AOI放置在爐后位置檢測，PCBA經(jīng)過回流焊后直接流向AOI檢測設備進行檢測。

AOI檢測常見故障有哪些？1、字符檢測誤報較多AOI靠識別元件外形或文字等來判斷元件是否貼錯等，字符檢測誤報主要是由于元器件字符印刷及不同生產(chǎn)批次、不同元器件廠家料品字符印刷方式不同以及字符印刷顏色深淺、模糊或者灰塵等引起的誤判，需要用戶不斷的更改完善元件庫參數(shù)以及減少檢測關鍵字符數(shù)量的方法來減少誤報的出現(xiàn)。2、存在屏蔽圈遮蔽點、斜角相機的檢測盲區(qū)等問題在實際生產(chǎn)檢測中，事實證明合理的PCB布局以及料品的選擇可以減少盲區(qū)的存在。在實際布局過程中盡量采取合理的布局將極大減少檢測盲區(qū)的存在，同時在有遮擋的元件布局中可以考慮將元件旋轉90度以改變斜角相機的照射角度去避免元件引腳遮擋。同時元器件到PCB的邊緣應該至少留有3mm（0.12”）的工藝邊，并采用片式器件優(yōu)先于圓柱形器件的選型方式。3、多錫、少錫、偏移、歪斜等問題工藝要求標準界定不同容易導致的誤判焊點的形狀和接觸角是焊點反射的根源，焊點的形成依賴于焊盤的尺寸、器件的高度、焊錫的數(shù)量和回流工藝參數(shù)等因素。為了防止焊接反射，應當避免器件對稱排列，同時合理的焊盤設計也將極大減少誤判現(xiàn)象的發(fā)生。AOI機器視覺檢測系統(tǒng)應用領域視覺檢測自動化設備的應用范圍較廣。揭陽在線式AOI檢測設備

AOI檢測設備的優(yōu)點具體有哪些呢？揭陽在線式AOI檢測設備

AOI檢測常見故障有哪些？1、字符檢測誤報較多AOI靠識別元件外形或文字等來判斷元件是否貼錯等，字符檢測誤報主要是由于元器件字符印刷及不同生產(chǎn)批次、不同元器件廠家料品字符印刷方式不同以及字符印刷顏色深淺、模糊或者灰塵等引起的誤判，需要用戶不斷的更改完善元件庫參數(shù)以及減少檢測關鍵字符數(shù)量的方法來減少誤報的出現(xiàn)。2、存在屏蔽圈遮蔽點、斜角相機的檢測盲區(qū)等問題在實際生產(chǎn)檢測中，事實證明合理的PCB布局以及料品的選擇可以減少盲區(qū)的存在。在實際布局過程中盡量采取合理的布局將極大減少檢測盲區(qū)的存在，同時在有遮擋的元件布局中可以考慮將元件旋轉90度以改變斜角相機的照射角度去避免元件引腳遮擋。同時元器件到PCB的邊緣應該至少留有3mm（0.12”）的工藝邊，并采用片式器件優(yōu)先于圓柱形器件的選型方式。3、多錫、少錫、偏移、歪斜等問題工藝要求標準界定不同容易導致的誤判焊點的形狀和接觸角是焊點反射的根源，焊點的形成依賴于焊盤的尺寸、器件的高度、焊錫的數(shù)量和回流工藝參數(shù)等因素。為了防止焊接反射，應當避免器件對稱排列，同時合理的焊盤設計也將極大減少誤判現(xiàn)象的發(fā)生。詳情歡迎來電咨詢揭陽在線式AOI檢測設備