阳江半导体AOI检测设备值得推荐

在线AOI与离线AOI的区别

      在线AOI是可以放在smt流水线上同smt流水线上的其他设备同时使用的光学检测仪，节奏与生产线其他设备生产节拍相同，根据检测目的的不同，可以放在生产线的不同位置。

      离线AOI是不可以放在SMT流水线上同SMT流水线一起使用的光学检测仪，但是可以放在其他位置，对SMT流水线上的PCB板进行检测。

AOI检验原理的区别：现阶段AOI光学检测仪主要运用的检查对比技术主要有两种。

      一种为统计建模(即图像对比的改进板)，离线AOI用此技术的比较多，部分公司也将此技术用在在线AOI上.

  一种为特征矢量分析(即对图像矢量化后对比检测)，在线AOI用此技术的比较多。

在线AOI与离线AOI的相同点：

1，检验方式相同，都是通过光学原理对pcb板进行定义，分辨合格板与问题板。

2，检验对象基本相同，但是在线AOI对小元件效果更好，主要是因为在线AOI配置高。 AOI为什么会逐渐取代人工目检？阳江半导体AOI检测设备值得推荐

AOI设备的原理

1.焊锡表面具有光的平面镜反射性质，因此照射在焊锡表面的光，遵循入射角=反映射角方向进行反射。

2.光源设计通过“红色、绿色、蓝色”不同角度的光源照射，反映被造物体的曲面的变化情况。从而达到检测元件焊接弧度的目的。

3.不同的曲面弧度上，颜色反映了弧度的变化特性。“红光”“绿光”“蓝光”的亮度强弱比例，是保证这一检测原理的关键。

①红色：上锡角度相对较低时，红光反射回像机。（1°-25°）

②绿色：上锡角度相对高一些时绿光反射回像机。（25°-45°）

③蓝色：上锡角度较高时，蓝光反射回像机。（45°以上） 佛山精密AOI检测设备按需定制AOI图像采集阶段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。

贴片机生产线中AOI检测设备的作用

    对于器件的检测，通常在贴片机生产线回流焊前后安装AOI检测系统。采用基于合格模板的学习和基于表面贴装技术的CAD数据检测。具体技术主要是基于预处理图像的模式识别。前者主要采用统计模式识别，通过学习建立合格的图像模式，然后对目标图像与样本图像进行比较处理，得到检测识别结果。
一、AOI设备在回流焊前检测：
将元器件放入板上锡膏后，将PCB送至回流炉前进行检查。这是检验机的典型位置，因为锡膏印刷和机器放置的大多数缺陷都可以在这里找到。在该位置生成的定量过程控制信息为高速贴片机和密集组件放置设备的校准提供信息。此信息可用于修改元件放置或指示放置机器需要校准。此位置的检查符合流程跟踪的目标。
二、AOI设备在回流焊后检测：
在贴片机生产工艺之后进行检查，这是目前AOI检测设备的流行选择，因为在这个位置可以找到所有的装配错误。回流焊后检查提供了高度的安全性，因为它可以识别锡膏印刷、部件放置和回流焊过程造成的错误。

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

图像采集阶段

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 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。 离线aoi设备效率提高有利于什么呢？河源AOI检测设备

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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。 阳江半导体AOI检测设备值得推荐

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