中山销售AOI检测设备设备

焊膏印刷是SMT的初始环节，也是大部分缺陷的根源所在，大约60%-70%的缺陷出现在印刷阶段，如果在生产线的初始环节排除缺陷，可以比较大限度地减少损失，降低成本，因此，很多SMT生产线都为印刷环节配备了AOI检测。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、刮刀材质和精度选择不当、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，光霸绵从而改善印刷制程。AOI是一种自动光学检测，它根据光学原理来检测焊接生产中遇到的常见缺陷。中山销售AOI检测设备设备

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。韶关直销AOI检测设备按需定制AOI工作原理自动光学检测的光源分类？

SMT整线设备中AOI的作用随着PCB产品向着超薄型、小组件、高密度、细间距方向快速发展。线路板上元器件组装密度提高，PCB线宽、间距、焊盘越来越细小，已到微米级，人工目检的方式已满足不了，目前还有多数工厂还在采用人工目视的检测方式，但是随着电子产品小型化及低能耗化的市场需求越来越旺盛，电子元器件向小型化发展步伐也越来越快。此外，人容易疲劳和受情绪影响，相对于人工目检而言，机器视觉设备具有更高的稳定性，可重复性和更高的精细度。减少员工培训费用：训练一个熟练的员工的速度已经远远落后于员工流失的速度。缺陷预警：即在前工序防止缺陷。我们在锡膏印刷、炉前、炉后位置都可以使用AOI产品及时截出坏机，通过现场人员的有效管控。减少PCBA的维修成本：通过在不同品质工位应用AOI，得到制程变化对品质影响的实时反馈资料。

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.早前的AOI自动光学检测设备主要用于检测IC（即集成电路）封装之后的表面印刷是否存在缺陷。

AOI自动光学检测仪及其工作原理2(3)相似性原理。利用图像的明暗关系形成目标物的外形轮廓，比较该外形轮廓与标准轮廓的相像程度。该方法财检测元件的缺失、漏贴等比较有效。(4)颜色提取。任何颜色均可用红、绿、蓝三基色按照一定的比例混合而成。红、绿、蓝形成一个三维颜色立方体。颜色提取就是在这个颜色立方体中裁取一个需要的小颜色方体，即对应我们需要选取颜色的范围，然后计算所检测的图像中满足该颜色方体占整个图像颜色数的比例，检查是否满足需要的设定范围。在以红、绿、蓝三色光照的情况下，该方法较适合对电阻、电容等焊锡进行检测。(5)图像比对。在测试过程中，设备通过CCD摄像系统采集所测试电路板上的图像，经过图像数字化处理后输入计算机内部，与标准图像进行运算比对（比对项目包括元件的尺寸、角度、偏移量、亮度、颜色及位置等），并将比对结果超过额定误差阈值的图像通过显示器输出，并显示其在PCB上的具体的位置。(6)二值化原理。将目标图像按一定方式转换为灰度图像，然后选取一定的亮度阈值进行图像处理，低于阈值的直接转换成黑色，高于阈值的直接转换成白色。使字符、IC短路等直接从原图像中分离出来。欢迎来电咨询。按分辨率分类： 0402元件AOI设备，0201元件AOI设备。汕尾全自动AOI检测设备按需定制

在PCBA代工代料的贴片加工过程中AOI检测是一道必不可少的工序。中山销售AOI检测设备设备

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。中山销售AOI检测设备设备