浙江新一代AOI品牌

AOI的全称是自动光学检测，是基于光学原理来对焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的设备。AOI是新兴起的一种新型测试技术，但发展迅速，很多厂家都推出了AOI测试设备。当自动检测时，机器通过摄像头自动扫描PCB，采集图像，测试的焊点与数据库中的合格的参数进行比较，经过图像处理，检查出PCB上缺陷，并通过显示器或自动标志把缺陷显示/标示出来，供维修人员修整。运用高速高精度视觉处理技术自动检测PCB板上各种不同帖装错误及焊接缺陷。PCB板的范围可从细间距高密度板到低密度大尺寸板，并可提供在线检测方案，以提高生产效率，及焊接质量。通过使用AOI作为减少缺陷的工具，在装配工艺过程的早期查找和消除错误，以实现良好的过程控制。早期发现缺陷将避免将坏板送到随后的装配阶段，AOI将减少修理成本将避免报废不可修理的电路板。由于电路板尺寸大小的改变提出更多的挑战，越来越多的原设备制造商采用AOI。浙江新一代AOI品牌

在ICT上，相对这些情况的缺陷概率直接与情况的严重性成比例。轻微的少锡很少导致缺陷，而严重的情况，如根本无锡，几乎总是在ICT造成缺陷。焊锡不足可能是元件丢失或焊点开路的一个原因。尽管如此，决定哪里放置AOI需要认识到元件丢失可能是其它原因下发生的，这些原因必须放在检查计划内。这个位置的检查较直接地支持过程跟踪和特征化。这个阶段的定量过程控制数据包括，印刷偏移和焊锡量信息，而有关印刷焊锡的定性信息也会产生。回流焊前。检查是在元件贴放在板上锡膏内之后和PCB送入回流炉之前完成的。这是一个典型地放置检查机器的位置，因为这里可发现来自锡膏印刷以及机器贴放的大多数缺陷。在这个位置产生的定量的过程控制信息，提供高速片机和密间距元件贴装设备校准的信息。这个信息可用来修改元件贴放或表明贴片机需要校准。这个位置的检查满足过程跟踪的目标。回流焊后。在SMT工艺过程的之后步骤进行检查，这是AOI较普及的选择，因为这个位置可发现全部的装配错误。回流焊后检查提供高度的安全性，因为它识别由锡膏印刷、元件贴装和回流过程引起的错误。 广东插件AOI现市面上的AOI的制程分调试型和学习型两种。

光电转化器可以分为CCD（chargeCouplingdiode）和CMOS（complementarymetaloxidesemiconductor）两种。因为制作工艺与设计不同，CCD与CMOS传感器工作原理主要表现为数字电荷传送的方式的不同，工作原理如下图所示，CCD采用硅基半导体加工工艺，并设置了垂直和水平移位寄存器，电极所产生的电场推动电荷链接方式传输到中间模数转换器。这样的结构与设计很难集成很多的感光单元，制造成本高且功耗大；而CMOS采用无机半导体加工工艺，每像素设计了额外的电子电路，每个像素都可以被定位，而无需CCD中那样的电荷移位设计，对图像信息的读取速度远远高于CCD芯片，因光晕和拖尾等过度曝光而产生的非自然现象的发生频率要低得多，价格和功耗比CCD光电转化器也低，但其缺点是半导体工艺制作的像素单元缺陷多，灵敏度会有一些问题，同时，为每个像素电子电路提供所需的额外空间不会作为光敏区域。芯片表面上的光敏区域部分（定义为填充因子）小于CCD芯片。从理论上讲，这个原因导致可以收集的图像信息光子数会有所减少，所以，CMOS光电转化元件一般需要搭配高亮度光源，噪音也比较大。

易用性：1、无需设置参数；上手快；2、在线抓拍首件板系统辅助做程序，自动框图比例高，支持持续补充学习，学习后自动建模比例更高(80%+）；3、根据客户需要，支持自定义器件名称；4、支持快速更改工单号；5、支持批量复制、粘贴、剪切、删除等快捷键操作多重智能算法检测：1、智能识别铝电容顶部字符；2、智能识别黑灰电容字符；3、智能识别黑电感字符或方向；4、智能识别电池座方向；5、小铁片检测；6、智能识别聚丙烯电容字符；7、电线检测；8、金属高频头螺纹/光头检测；9、智能识别变压器字符；10、智能识别蜂鸣器方向；11、智能识别晶振字符；12、智能识别东倒西歪的电容极性。13、三极管方向检测；14、桥堆方向检测支持客户离线编程、客户远程调控、远程调试1、支持系统学习训练，学习越多效果越好；2、支持本地学习。 AOI通常是把贴片机编程完成后自动生成的TXT辅助文本文件转换成所需格式的文件。

AOI的工作方式与SMT加工当中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(DRC)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，所有的引线应该至少，所有的引线应该至少，等等)。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，因此被很多人采用。但该方法确定边界的能力较差。图形识别方法是将存储的数字图像与实际图像进行比较。根据完整的印刷电路板或根据模型建立的检验文件进行检验，或根据计算机轴辅助设计中编制的检验程序进行检验。其准确性取决于所采用的发牌率和检验程序，一般与电子测试系统相同，但采集的数据量大，对数据的实时处理要求较高。模式识别方法利用实际设计数据代替DRC中已建立的设计原则，具有明显的优势。AOI的精密机械系统通常有交流伺服驱动电机、精密滚珠丝杆、精密直线导轨等组成。江西插件AOI检测

AOI通过人工光源LED灯光代替自然光，光学透镜和CCD代替人眼，已经编好程的标准进行比较、分析和判断。浙江新一代AOI品牌

本系统采用的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的表示算法之一。卷积神经网络仿造生物的视知觉（visualperception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习。作为图像识别领域的算法之一，卷积神经网络在学习数据充足时有稳定的表现。针对本系统所处理的大规模图像分类问题，卷积神经网络将用于提取图像的判别特征，再通过分类器进行学习和识别。画面显示：1、主图画面都有显示器件框，便于观察器件是否被识别；2、根据底板颜色可以自由选择器件框颜色；3、可依据客户需求，自由定义器件中文名；4、不良器件图静态显示；程序制作灵活性：1、无需设置参数；2、在线抓拍首件板系统辅助做程序，且支持持续补充学习，学习后自动建模比例更高（80%+）；---自动框图器件种类多（60+），比例高。3、支持中文、英文、中英文混合输入；4、批量复制、粘贴、剪切、删除等支持快捷键操作。---硬件条件和安装尺寸不发生变化。 浙江新一代AOI品牌

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