广东在线式AOI检测设备功能

AOI的发展需求集成电路（IC）当然是现今人类工业制造出来结构精细的人造物之一，而除了以IC为主的半导体制造业，AOI亦在其他领域有很重要的检测需求。①微型元件或结构的形貌以及关键尺寸量测，典型应用就是集成电路、芯片的制造、封装等，既需要高精度又需要高效率的大量检测②精密零件与制程的精密加工与检测，典型应用就是针对工具机、航空航天器等高精度机械零件进行相关的粗糙度、表面形状等的量测，具有高精度、量测条件多变等特点。③生物医学检测应用，典型应用就是各式光学显微镜，结合相关程序编程、AI即可辅助判断相关的生物、医学信息判断。④光学镜头或其他光学元件的像差检测。‍AOI在SMT各工序的应用?广东在线式AOI检测设备功能

AOI科普小知识AOI的含义-AOI（AutomatedOpticalInspection）的中文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是新兴的一种新型测试技术，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/标志出来，供维修人员修整。-AOIsystem自动化光学检测系统，以机械视觉检测技术为基础，利用摄影机或其他类型的光电感测器取代人眼获取待测物体的图像或者信息进行产品的检查，利用电脑编程演算法取代人脑进行影像处理、分析以及质量检定，利用机械取代人力进行产品搬运，大幅提高检测的速度与精确度。AOI具有全自动化、可靠度高、稳定度高、可量化以及可整合等优点，但是需要明确的是，与任何大规模量产的生产方式相同，任何微小的错误都会被巨大的数量基数放大很多倍，因此通常都是高度成熟、高度自动化的制造业才会引入AOI量测技术。‍清远国内AOI检测设备生产厂家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。

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

首先，给AOI进行编程，将相关PCB和元件数据学习。然后学习预测，将多块焊接板利用光学进行检测和算法分析，找出待测物的变化规律，建立标准的OK板模型，之后学习完成，进行在线调试，在批量生产前先进行小批次试产，将试产的PCBA与OK板进行比对，合格后再人工目检，***对试产PCBA进行功能测试，如果都正常，就可以开放批量生产了。那么为何还需要人工目检呢，这是因为虽然AOI在线检测大幅提高产线的产能，可替代大量人工目检，节省了人工和提高直通率以及降低误判率，但是有些元件比较高或引脚比较高，会出现阴影或者局部暗部，由于AOI是光学检测，一般比较难以照射到这些，因此可能会出现死角，所以需要在AOI后设置一个目检岗位，尽量减少不良产品。只是放置了AOI，后面人工目检可设置1-2个工作卡位即可。按分辨率分类： 0402元件AOI设备，0201元件AOI设备。

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）AOI主要特点有哪些呢？佛山全自动AOI检测设备保养

虽然AOI检测设备类型繁多，但厂家为了能够达到更完善的检测，大部分都选择在线型AOI检测设备。广东在线式AOI检测设备功能

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AIAOI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，AIAOI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。广东在线式AOI检测设备功能