AOI检测基本原理与设备构成

      AOI检测原理是采用摄像技术将被检测物体的反射光强以定量化的灰阶值输出，通过与标准图像的灰阶值进行比较，分析判定缺陷并进行分类的过程。与人工检查做一个形象的比喻，AOI采用的普通LED或特殊光源相当于人工检查时的自然光，AOI采用的光学传感器和光学透镜相当于人眼，AOI的图像处理与分析系统就相当于人脑，即“看”与“判”两个环节。因此，AOI检测的工作逻辑可以简单地分为图像采集阶段（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设备的硬件系统也就包括工作平台，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的设备构成AOI检测的工作逻辑？潮州全自动AOI检测设备原理

AOI设备的上游主要包括光学元件供应商和机械元件、运动系统提供商，其中机械设备与其他技术的通用性较高，一般厂商均可提供；光学元件根据设备需求精密度要求不同，除了高级设备对工业相机要求较高以外总体可选择的采购商较多；上游供应不会对设备商构成制约因素。下游主要包括PCB、FPD、半导体和其他行业

AOI设备在 SMT 产线中的位臵通常为印刷后、贴片后（炉前）和回流焊后（炉后），其中印刷后是检测的重要位臵，数据显示60%-70%缺陷出现在印刷环节，在印刷后若能及时发现焊膏缺陷，只需洗板重新印刷即能重新获得良品，维修成本比较低

      贴片后的位臵可视情况选择是否放臵，若能在回流焊前发现缺陷维修成本尚低，到回流焊后则不仅成本较高，还有可能导致整个PCB报废，因此对贴片后的检测也将更加重视；回流焊后作为产品流出前的检测是AOI当下流行的位臵，可有效提高产品良率。根据2000年的数据，20.8%的AOI应用于印刷后，21.3%用于贴片后，57.9%用于回流焊后，也基本印证了这种分配属于市场认可的主流方案。

      除了SMT检测，AOI设备在PCB行业还可以用于DIP检测、外观检测等。其中DIP检测与SMT类似，关键的放臵位臵是波峰焊后的检测；外观检测可针对包括HDI、柔性板在内的电路板. 云浮AOI检测设备厂家价格光电转化摄影系统指的是光电二极管器件和与之搭配的成像系统。

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。

AOI在SMT各工序的应用

在 SMT 中，AOI 主要应用于焊膏印刷检测、元件检验、焊后组件检测。在进行不同环节的检测时，其侧重也有所不同。

1.     印刷缺陷有很多种，大体上可以分为焊盘上焊膏不足、焊膏过多；大焊盘中间部分焊膏刮擦、小焊盘边缘部分焊膏拉尖；印刷偏移、桥连及沾污等。形成这些缺陷的原因包括焊膏流变性不良、模板厚度和孔壁加工不当、印刷机参数设定不合理、 精度不高、刮刀材质和硬度选择不当、PCB 加工不良等。通过 AOI 可以有效监控焊膏印刷质量，并对缺陷数量和种类进行分析，从而改善印刷制程。

 2.     元件贴装环节对设备精度要求很高，常出现的缺陷有漏贴、贴错、偏移歪斜、 极性相反等。AOI检测可以检查出上述缺陷，同时还可以在此检查连接密间距和BGA 元件的焊盘上的焊膏。

 3.     在回流焊后端检测中，AOI可以检查元件的缺失、偏移和歪斜情况，以及所有极性方面的缺陷，还能对焊点的正确性以及焊膏不足、焊接短路和翘脚等缺陷进行检测。

AOI主要特点有哪些呢？

AOI工作原理

自动光学检测的光源分为两类：可见光检测和X光检测

AOI检测分为两部分：

光学部分和图像处理部分，通过光学部分获得需要检测的图像；通过图像处理部分来分析、处理和判断。图像处理部分需要很强的软件支持，因为何种缺陷需要不同的计算方法用电脑进行计算和判断。

灯光变化的智能控制

人认识物体是通过光线反射回来的量进行判断，反射量多为量，反射量少为暗。AOI与人判断原理相同。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，把从光源反射回来的量与已经编好程的标准进行比较、分析和判断。对AOI来说，灯光是认识影响的关键因素，但光源受环境温度、AOI设备内部温度上升等因素影响，不能维持不变的光源，因此需要通过“自动跟踪”灯光“透过率“对灯光变化进行智能控制。

焊点检测原理

AOI是X、Y平面（2D）检测，而焊点是立体的，因此需要3D检测焊点高度（Z）。

3D检测的方法有

当下流行的是采用顶部灯光和底部灯光照射—用顶部灯光照射焊点和Chip元件时，元件部分灯光反射到camera，而焊点部分光线反射出去。与此相反，用底部（水平）灯光照射时，元件部分灯光反射出去，焊点部分光线反射到career。急用底部灯光可以得到焊点部分的影响。 机器视觉AOI检测AOI(AutomatedOpticalInspection)的全称是自动光学检测。潮州全自动AOI检测设备原理

AOI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。潮州全自动AOI检测设备原理

AOI自动光学检测仪及其工作原理

      AOI经过十几年的发展，技术水平仍处于高速发展阶段。目前国内市场上可见的AOI设备品牌众多，每种AOI检测设备各有所长；每个品牌的AOI优势主要体现都取决于其不同的创新软件算法，通常采用的软件算法有:模板比较、边缘检查、灰度模型、特征提取、固态建模、矢量分析、图形配对和傅里叶氏分析等，但尽管算法各异，AOI的运作原理基本相同。

AOI视觉检测设备功能：

(1)AOI的光源由红、绿、蓝三种LED灯组成，利用色彩的三基色原理来组合成不同的色彩，结合光学原理中的镜面反射、漫反射、斜面反射，将PCB上贴片元件及焊接状况以图像的方式显示出来。

(2)权值成像数据差异分析系统是通过对一幅图像栅格化，分析各个像素颜色分布的位置坐标、成像栅格之间（色彩）过度关系等成像细节，列出若干个函数式，再通过对相同面积大小的若干幅相似图片进行数据提取，并分析计算，将计算结果按软件设定的权值关系及初图像像素色彩、坐标进行还原，形成一个虚拟的、权值的数字图像，这个图像称为“权值图像”，其主要数字信息包含了图像的图形轮廓、色彩的分布、允许变化的权值关系等，以便后面进行分析和处理。 潮州全自动AOI检测设备原理

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