AOI又叫自动光学检测仪,是应用于表面贴装生产流水线上的一种自动光学检查装置,可有效的检测印刷质量、贴装质量以及焊点质量。AOI的中心是CCD摄像系统抓取图片,然而通过图像处理卡与计算机处理软件系统等系列的算法处理后,与标准图像进行对比,发现缺陷,并生产文件。使用AOI可以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不良品送到后工序的装配阶段,AOI将减少修理成本避免报废不可修理的电路板。自动光学检测机的速度是人类所不能奇迹的,较宽的光谱响应范围使得其可以实现人眼所不能看到的红外测量。广东3dAOI测试

必要的组件自动光学检测(AOI检测)系统为多层结构,而机器视觉相机只是其中的组件之一。充足的人工或天然光源以及用于启动相机的光栅及编码器等信号触发装置,也是必不可少的硬件组件。要对所收集的图像数据进行进一步处理,还需要分析软件。这些软件既可以直接集成到相机,也可以置于相机外的流程下游,将数据经由合适的接口传递给所连接的计算。去芜存菁...如果对图像的分析确定了某项特征或发现与标准存在偏差,则必须相应地分拣出这个有缺陷的物体。其中的相机数据将可供文档编制所用,而自动光学检测即顺利完成了它的使命。江西aoi电路AOI检测行业应用需求结构主要通过PCB、半导体和FPD的产量比例来进行测算得到。

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。AOI检测的比较大的优点是节省人力,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。在人工智能技术与大数据发展进步中,AOI检测不仅是一部检测设备,对大量不良结果进行分类和统计,可以发现不良发生的原因,在工艺改善和生产良率提升中也正逐步发挥着更重要的作用,因此,可以预期未来AOI检测技术将在半导体与电子电路检测中将会发挥越来越重要的作用。
AIVS-D系列在线PCBA插件AOI通过1200或2000万高分辨率的工业相机,从电子电路板顶面拍照,通过AI人工技术,深度学习算法、智能图像分析,检测电子电路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、错件、浮高、OCV(文字识别)、可支持测试色环电阻错料。本插件AOI设备可应用于波峰焊炉前或炉后,应用在炉后时,可自动检测板卡的旋转角度,保证元件的检测正确性和稳定性。AIVS-D系列在线PCBA插件AOI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络(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。 经过波峰焊后,焊点所有的参数会有很大的变化,这主要是由于焊炉内锡的老化导致焊盘反射特性从光亮到灰暗。

AOI的光线照射有白光和彩色光两类设备,白光是用256层次的灰度,彩色是用红光,绿光,蓝光,光线照射至焊锡/元器件的表面,之后光线反射到镜头中,产生二维图像的三维显示,来反映焊点/元器件的高度和色差。人看到和认识物体是通过光线反射回来的量进行判断,反射量多为亮,反射量少为暗。AOI与人判断的原理相同。AOI从镜头数量来说有单镜头和多镜头,这只是技术方案实现的一种选择,很难说那种方式就一定好,因为单镜头通过多个光源的不同角度照射也能得到很好的检测图像。特别是针对无铅焊接的表面比较粗糙,会产生形状不同的焊点,容易形成气泡,并且容易出现零件一端翘立的特点,新的AOI设备也都进行了适应性的硬件和算法的更新。 目前常用的图像识别算法为灰度相关算法,通过计算归一化的相关来量化检测图像和标准图像之间的相似程度。北京炉前AOI检测设备
AOI检测仪优点是图像的还原性较好,打光角度容易调易得到较清晰的图像,相比线阵相机误判率较低。广东3dAOI测试
当前电子产品日渐向着小型化趋势发展,对产品元器件的微型化要求也越来越高,微型器件的组装和检测难以只通过人工完成,由此产生越来越多的自动检测设备需求。与此同时,自动检测设备还能够健身制造成本、提升产品质量,AOI检测设备代替人工的进程发展较快。在此背景下,中国自动光学检测行业逐步发展起来。从AOI检测设备来看,目前AOI检测设备是SMT加工厂必备的设备,平均一条SMT生产线至少需要2-3台AOI检测设备,但我国AOI检测设备的渗透率较低,只为50%左右。 广东3dAOI测试
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