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AOI的工作原理

      AOI又称AOI光学自动检测设备，已成为制造业保证产品质量的重要检测工具和过程质量控制工具。AOI检测设备工作原理是在自动检测过程中，AOI检测设备机器通过高清CCD摄像头自动扫描PCBA产品，采集图像，将测试点与数据库中合格参数进行对比，经过图像处理，检查出目标PCBA上的焊点缺陷，并通过显示或自动标记缺陷。为维修人员维修和SMT工艺人员改进工艺参数。

      AOI系统包括多种光源照明、高速数码相机、高速直线电机、精密机械传动结构和图像处理软件。测试时，AOI设备通过摄像头自动扫描和PCB、PCB上的部件或特殊部件(包括印刷锡膏的状态、SMD组件、焊点形状及缺陷等)来捕捉图像，通过处理和数据库软件对合格参数进行比较，并综合判断元件及特性是否合格，测试结论，如元件缺失、桥接或焊点质量问题。

      AOI的工作方式与SMT当中SPI和印刷机中使用的视觉系统相同，通常使用设计规则检查和模式识别。DRC方法根据一些给定的规则检查电路图形(所有的线应该在焊点处结束，引线应该至少0.127毫米宽，至少0.102毫米间距)。该方法能从算法上保证待测电路的正确性，且具有制作简单、算法逻辑简单、处理速度快、程序编辑量小、数据占用空间小等特点，但该方法确定边界的能力较差。 AOI检测误判的定义及存在原困、检测误判的定义及存在原困、检测误判的定义及存在原困，欢迎了解。潮州在线式AOI检测设备市场价

AOI自动光学检测仪及其工作原理2

(3)相似性原理。利用图像的明暗关系形成目标物的外形轮廓，比较该外形轮廓与标准轮廓的相像程度。该方法财检测元件的缺失、漏贴等比较有效。

(4)颜色提取。任何颜色均可用红、绿、蓝三基色按照一定的比例混合而成。红、绿、蓝形成一个三维颜色立方体。颜色提取就是在这个颜色立方体中裁取一个需要的小颜色方体，即对应我们需要选取颜色的范围，然后计算所检测的图像中满足该颜色方体占整个图像颜色数的比例，检查是否满足需要的设定范围。在以红、绿、蓝三色光照的情况下，该方法较适合对电阻、电容等焊锡进行检测。

(5)图像比对。在测试过程中，设备通过CCD摄像系统采集所测试电路板上的图像，经过图像数字化处理后输入计算机内部，与标准图像进行运算比对（比对项目包括元件的尺寸、角度、偏移量、亮度、颜色及位置等），并将比对结果超过额定误差阈值的图像通过显示器输出，并显示其在PCB上的具体的位置。

(6)二值化原理。将目标图像按一定方式转换为灰度图像，然后选取一定的亮度阈值进行图像处理，低于阈值的直接转换成黑色，高于阈值的直接转换成白色。使字符、IC短路等直接从原图像中分离出来。 潮州在线式AOI检测设备市场价早期的时候AOI大多被拿来检测IC(积体电路)封装后的表面印刷是否有缺陷。

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。

AOI虽然具有比人工检测更高的效率，但毕竟是通过图像采集和分析处理来得出结果，而图像分析处理的相关软件技术目前还没达到人脑的级别，因此，在实际使用中的一些特殊情况，AOI的误判、漏判在所难免。

目前AOI使用中存在的问题有：

（1）多锡、少锡、偏移、歪斜的工艺要求标准界定不同，容易导致误判。

（2）电容容值不同而规格大小和颜色相同，容易引起漏判。

（3）字符处理方式不同，引起的极性判断准确性差异较大。

（4）大部分AOI对虚焊的理解发生歧义，造成漏判推诿。

（5）存在屏蔽圈、屏蔽罩遮蔽点的检测问题。

（6）BGA、FC等倒装元件的焊接质量难以检测。

（7）多数AOI编程复杂、繁琐且调整时间长，不适合科研单位、小型OEM厂、多规格小批量产品的生产单位。

（8）多数AOI产品检测速度较慢，有少数采用扫描方法的AOI速度较快，但误判、漏判率更高。 AOI的种类由于设计思路及性能的不同，详情了解分类。

AOI机器视觉检测系统应用领域

视觉检测自动化设备的应用范围较广，视觉检测自动化设备主要测试项目尺寸检验，缺陷检测等，可以在许多行业中使用。

具体视觉检测需对应需求：

1、电池产品检测：电池类产品异物、划痕、压痕、极耳不良、污染、腐蚀、凹点、极耳烧伤、喷码不良、字符模糊等外观缺陷检测；

2、PCB电路板检测：PCB电路板产品外形、尺寸、管脚和贴片检测，以及焊点、方向错误等完整性检测；

3、精密部件检测：螺丝、轴承、齿轮等精密部件的长宽高、直径等尺寸测量，划伤、划痕、缺损、等表面缺陷检测；

4、电子元器件检测：连接器、电容、电阻等的尺寸测量，PIN针偏移、变形、短缺等缺陷，印刷字符检测等；

5、食品包装检测：食品包装的外观完整性检测、条码识别、密封性检测；饮料分拣与色选、液体检测，生产日期、保质期字符识别；灌装线上空瓶破损、洁净检测等；

6、医药包装检测：医药塑料瓶、玻璃瓶的长度、高度、直径等尺寸测量，破损、黑点等缺陷检测；

7、纺织服装辅料检测；纺织服装辅料（如金属纽扣、塑料纽扣等）的尺寸测量、外观缺陷检测及标签字符检测等。 在线AOI与离线AOI的区别是什么呢？潮州在线式AOI检测设备市场价

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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）。 潮州在线式AOI检测设备市场价

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