中山多功能AOI检测设备销售公司

AOI的基本原理与设备构成

什么是AOI？

AOI（automaticallyopticalinspection）光学自动检测，顾名思义是通过光学系统成像实现自动检测的一种手段，同时也是众多自动图像传感检测技术中的检测技术之一，准确且高质量的光学图像并加工处理是其重要技术点

AOI的研发背景及其优势

AOI检测技术应运而生的背景是电子元件集成度与精细化程度高，检测速度与效率更高，检测零缺陷的发展需求其比较大优点是节省人力，降低成本，提高生产效率，统一检测标准和排除人为因素干扰，保证了检测结果的稳定性，可重复性和准确性，及时发现产品的不良，确保出货质量

AOI检测的基本原理

AOI检测原理是采用摄像技术将被检测物体的反射光强以定量化的灰阶值输出，通过与标准图像的灰阶值进行比较，分析判定缺陷并进行分类的过程

与人工检查做一个形象的比喻，AOI采用的普通LED或特殊光源相当于人工检查时的自然光，AOI采用的光学传感器和光学透镜相当于人眼，AOI的图像处理与分析系统就相当于人脑，即“看”与“判”两个环节 AOI工作的原理对比，欢迎了解详情。中山多功能AOI检测设备销售公司

AOI检测常见故障有哪些？

1、字符检测误报较多

      AOI靠识别元件外形或文字等来判断元件是否贴错等，字符检测误报主要是由于元器件字符印刷及不同生产批次、不同元器件厂家料品字符印刷方式不同以及字符印刷颜色深浅、模糊或者灰尘等引起的误判，需要用户不断的更改完善元件库参数以及减少检测关键字符数量的方法来减少误报的出现。

2、存在屏蔽圈遮蔽点、斜角相机的检测盲区等问题

      在实际生产检测中，事实证明合理的PCB布局以及料品的选择可以减少盲区的存在。在实际布局过程中尽量采取合理的布局将极大减少检测盲区的存在，同时在有遮挡的元件布局中可以考虑将元件旋转90度以改变斜角相机的照射角度去避免元件引脚遮挡。同时元器件到PCB的边缘应该至少留有3mm（0.12”）的工艺边，并采用片式器件优先于圆柱形器件的选型方式。

3、多锡、少锡、偏移、歪斜等问题

      工艺要求标准界定不同容易导致的误判焊点的形状和接触角是焊点反射的根源，焊点的形成依赖于焊盘的尺寸、器件的高度、焊锡的数量和回流工艺参数等因素。为了防止焊接反射，应当避免器件对称排列，同时合理的焊盘设计也将极大减少误判现象的发生。 汕尾半导体AOI检测设备AOI为什么会逐渐取代人工目检？

AOI的发展需求

集成电路（IC）当然是现今人类工业制造出来结构较为精细的人造物之一，而除了以IC为主的半导体制造业，AOI亦在其他领域有很重要的检测需求。

①微型元件或结构的形貌以及关键尺寸量测，典型应用就是集成电路、芯片的制造、封装等，既需要高精度又需要高效率的大量检测

②精密零件与制程的精密加工与检测，典型应用就是针对工具机、航空航天器等高精度机械零件进行相关的粗糙度、表面形状等的量测，具有高精度、量测条件多变等特点

③生物医学检测应用，典型应用就是各式光学显微镜，结合相关程序编程、AI即可辅助判断相关的生物、医学信息判断。

④光学镜头或其他光学元件的像差检测

AOI工作的原理对比

1.统计建模方式：图像对比（ImageMatching）的处理方式。通过对OK模板与实际图像的对比，求出差异的程度，来进行检测。这种方式对使用人员要求低，但适应性，检测能力方面有诸多问题。早期，由于开发简单，我国有不少AOI制造商，加以改善（模板有多幅OJ图像叠加而成），美其名曰：“统计建模”。

2.逻辑算法方式：通过算法对图像的特征点的抽取，来进行检测。这种方式对使用人员要求有一定的经验。基于算法的检测方法经过很多年的发展，已经非常成熟稳定，并且在实际运用中取得了很好的效果。被行业前列的AOI制造商采用。

数据管理的对比

1.统计建模方式：在同一基板的相同元件无法统一的库做管理。在基板A中制作的数据无法在基板B中调用。制作新基板监测数据总是需要用一定数量的基板来建立模板数据。

2.逻辑算法方式：以元件库方式作管理，元件库与元件材料号相对于。相同元件，无论在同一基板中，或不同基板中都可以用同一元件库来进行检测。当制作元件材料号相同的基板数据时，只需要简单的链接元件库即可以（通常只需要10-20分钟）。 AOI在SMT各工序的应用?

AOI检测系统的软件组成

      结合光学感测系统采集到的图像数据，AOI检测系统的软件主要包括算法、影像处理软件和通讯软件。同样AOI系统判断一个组件是否是合格，也会设定一个规则，满足规则的就合格，不满足规则就是不良品。这个规则标准建模的方法即是算法，算法是整个软件系统的重中之重，也是AOI检测厂商的重要竞争力。

      AI成为AOI检测技术进一步发展的关键因素。

      以AOI检测应用范围广的PCB行业为例，中低端AOI检测设备的误判过筛率约为70%，即捕捉到的不良品中其实有70%的成品是合格的。因此目前PCB厂商多采取人工二次筛选，将实际合格的PCB板再度送回产线，预估一台AOI检测机常需配置4名人员进行二次检查。

      伴随AI技术的迅速发展，也给AOI检测行业带来了技术革新的契机。传统AOI检测与AI AOI辨识的差异，在于是否可针对未知瑕疵进行判定，传统AOI检测设备只能以设定好的参数标准为基准进行判断，也就是逻辑性的思考，需要先定义瑕疵的样本，再透过样本进行检测。但导入训练成熟的AI技术后，AI AOI检测系统能够自行定义瑕疵范围，进一步有效判别未知的瑕疵图像，且这个学习的过程是在不断重复进行积累的。 在线AOI与离线AOI的区别是什么呢？云浮高速AOI检测设备技术参数

AOI的发展需求集成电路。中山多功能AOI检测设备销售公司

系统集成之精密机械

      在AOI检测系统中，被测物体的支撑方式、精密传输与定位装置也必须精心设计，尤其是FPD、硅片、半导体、MEMS和一些光学组件等精密制造与组装行业。在这些领域，制造过程需在超净间进行，要求AOI检测系统有很高的自洁能力，不能给生产环境尤其是被测工件本身带来二次污染，这会影响系统构件的材料选型、气动及自动化装置选型、运动导轨的设计与器件选型等。因此，会需要采取气浮支撑、定位与传输机构以及利用FFU风机过滤机组对检测系统进行环境净化，并采取消静电装置，对工件进行防静电处理。

系统集成之数据处理

      高速图像数据处理也是AOI检测系统的重要部分之一。由于AOI检测是通过图像传感方式获取被测信息的，尤其是高速在线检测，图像数据有时是海量的，为满足生产节拍需求，必须采用高速数据处理技术。会采用共享内存、分布式内存多进程处理、分布式计算机集群等方式，把巨大的图像分时、分块分割成小块数据流，分散到集群系统各节点处理。对于耗时复杂的算法，有时只靠计算机CPU很难满足时间要求，还需配备如DSP、GPU和FPGA等硬件处理模块，协同实现快速复杂的计算难题。

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