企业商机
AOI基本参数
  • 品牌
  • 爱为视
  • 型号
  • D11
AOI企业商机

自动光学检测(automatedopticalinspection,AOI)技术,也称为机器视觉检测(machinevisioninspection,MVI)技术或自动视觉检测(automatedvisualinspection,AVI)技术。在有些行业,如平板显示、半导体、太阳能等制造行业,AOI这一术语更加流行,被人知晓。但是AOI和MVI/AVI在概念和功能上还是有细微差别的。从狭义上来说,MVI是一种集成了图像传感技术、数据处理技术、运动控制技术,在工业生产过程中,执行测量、检测、识别和引导等任务的一种新兴的科学技术。MVI的基本原理可用图1来表示,它采用光学成像方法(如相机,或者一个复杂的光学成像系统)模拟人眼的的视觉成像功能,用计算机处理系统代替人脑执行数据处理,把结果反馈给执行机构(如机械手)代替人手完成各种规定的任务。AOI通过光的反射、斜面反射、漫反射分别得到元件本体、焊点、焊盘的不同颜色信息。江苏智能AOI测试

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AOI的设备构成AOI检测的工作逻辑可以分为图像采集阶段(光学扫描和数据收集),数据处理阶段(数据分类与转换),图像分析段(特征提取与模板比对)和缺陷报告阶段这四个阶段(缺陷大小类型分类等)为了支持和实现AOI检测的上述四个功能,AOI设备的硬件系统包括了工作平台,成像系统,图像处理系统和电气系统四个部分,是一个集成了机械,自动化,光学和软件等多学科的自动化设备,AOI的图像采集系统主要包括光电转化摄影系统,照明系统和控制系统三个部分因为摄影得到的图像被用于与模板做对比,所以获取的图像信息准确性对于检测结果非常重要,可以想象一下,如果图像采集器看不清楚或看不到被检测物体的特征点,那么也就无法谈到准确的检出。 智能AOI光源该产品具有高度的精度和准确性,可以检测微小缺陷。

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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(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。

在AOI系统中,其镜头选型,我们首先确认是否需要选用远心镜头,而当发生以下情况时,必须要选择远心镜头:①当被检测物体厚度较大,需要检测不止一个平面时②当被测物体的摆放位置不确定,可能跟镜头成一定角度时;③当被测物体在被检测过程中上下跳动,如生产线上下震动导致工作距离发生变化时;④当被测物体带孔径、或是三维立体物体时;⑤当需要低畸变率、图像效果亮度几乎完全一致时;⑥当需要检测的缺陷只在同一方向平行照明下才能检测到时;⑦当需要超高检测精度时,如容许误差为1um时 AOI能够提高您的工作效率,让您更快地完成任务。

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AOI技术的未来发展随着电子制造业的不断发展,AOI技术也在不断发展和完善。未来,AOI技术将更加智能化、自动化,可以实现更高精度的检测和更快速的生产。同时,AOI技术也将与人工智能、大数据等技术相结合,为电子制造业的发展带来更多的机遇和挑战。结语AOI技术是电子制造业中不可或缺的一项技术,它可以提高电子制造的质量和效率,为电子制造企业带来更多的商业机会。我们相信,在不断的技术创新和发展中,AOI技术将会成为电子制造业的重要支撑,为电子制造业的发展注入新的活力。 AOI的用户体验非常好,让您感受到高效和愉悦。浙江炉前AOI检测设备

可重复性是判断AOI软件优劣的重要指标。江苏智能AOI测试

AOI图像采集的一个关键步骤是控制系统,光电传感器的FOV(视窗)有限,物体高速运动中准确地抓拍到清晰的图像,软硬件协调动作非常重要,如下图所示,当图像传感器与机台移动速度不匹配时造成图像的拉伸,收缩等变形,所以,载物移动平台XY方向移动与图像采集光电传感器的同步移动影响到数据的准确,要在固定光照,等间距下拍摄一幅清晰的图像,高精度的导轨,电机和运动控制程序是非常必要的。数据处理阶段是图像的预处理阶段,是采集图像的加工处理过程,为图像比对提供准确可靠的图片信息,主要包含了背景噪音减少,图像增强和锐化等过程。图像背景噪音减小一般为图像的低通滤波平滑法,图像增强和锐化则是提高被检测特征的对比度,突出图像中需要关注的特征,忽略不需要关注的部分,方法是图像二值化处理,经过二值化处理的图像数据量明显减少,能凸显出需要关注的轮廓。 江苏智能AOI测试

AOI产品展示
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