如何根据AOI的功能选择设备

1、分辨率的挑选

AOI主动光学检测仪的分辨率应以像元的尺度巨细作为判别的条件，也就是空间分辨率来衡量。像素的巨细不是判别AOI主动光学检测仪的检出才能的标准，准确地讲，像素大是决议单位面积的像元尺度巨细的因素。假如单位面积不同，像素再高也没有可比性。比方一台AOI主动光学检测仪的FOV为12*16毫米，假如这台AOI选用的是30万像素的相机，那么这台AOI的分辨率只有25微米，它只能检测0402以上封装尺度的元件。但假如这台AOI主动光学检测仪选用的是200万像素的相机，那么这台AOI的分辨率就变为10微米，就可以检测01005以上封装尺度的元件。

2、CAD的挑选

现在大多数AOI主动光学检测仪都有CAD数据导入功用，但这一功用的运用，对器材较少的PCBA板的运用功率不是很好，而对元器材较多的PCBA板的运用则能起到事半功倍的效果。

3、特别功用的挑选

假如你要对多连板的PCBA进行检测，就一定要挑选有跳板功用的AOI主动光学检测仪，也就是有区域挑选功用的AOI主动光学检测仪。假如你将AOI主动光学检测仪用作质量的进程操控，那么，你在挑选AOI主动光学检测仪时，一定要挑选具有RPC功用的AOI主动光学检测仪，也就是具有实时工艺进程操控的AOI主动光学检测 AOI的发展需求——集成电路。云浮自动化AOI检测设备

AOI工作的原理对比

1.统计建模方式：图像对比（ImageMatching）的处理方式。通过对OK模板与实际图像的对比，求出差异的程度，来进行检测。这种方式对使用人员要求低，但适应性，检测能力方面有诸多问题。早期，由于开发简单，我国有不少AOI制造商，加以改善（模板有多幅OJ图像叠加而成），美其名曰：“统计建模”。

2.逻辑算法方式：通过算法对图像的特征点的抽取，来进行检测。这种方式对使用人员要求有一定的经验。基于算法的检测方法经过很多年的发展，已经非常成熟稳定，并且在实际运用中取得了很好的效果。被行业前列的AOI制造商采用。

数据管理的对比

1.统计建模方式：在同一基板的相同元件无法统一的库做管理。在基板A中制作的数据无法在基板B中调用。制作新基板监测数据总是需要用一定数量的基板来建立模板数据。

2.逻辑算法方式：以元件库方式作管理，元件库与元件材料号相对于。相同元件，无论在同一基板中，或不同基板中都可以用同一元件库来进行检测。当制作元件材料号相同的基板数据时，只需要简单的链接元件库即可以（通常只需要10-20分钟）。 清远高速AOI检测设备服务AOI检测基本原理与设备构成？

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。 离线aoi设备效率提高有利于什么呢？

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. AOI工作流程进料→AOI检验→VRS确认→荧光幕监视修补→出货为什么需要AOI？阳江国内AOI检测设备市场价

AOI设备的原理有哪些呢？云浮自动化AOI检测设备

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。 云浮自动化AOI检测设备

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