肇庆全自动AOI检测设备按需定制

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 机器视觉AOI检测AOI(AutomatedOpticalInspection)的全称是自动光学检测。肇庆全自动AOI检测设备按需定制

3分钟了解智能制造中的AOI检测技术

      AOI检测技术具有自动化、非接触、速度快、精度高、稳定性高等优点，能够满足现代工业高速、高分辨率的检测要求，在手机、平板显示、太阳能、锂电池等诸多行业应用较广。

智能制造中的AOI检测技术

      AOI集成了图像传感技术、数据处理技术、运动控制技术，在产品生产过程中，可以执行测量、检测、识别和引导等一系列任务。简单地说，AOI模拟和拓展了人类眼、脑、手的功能，利用光学成像方法模拟人眼的的视觉成像功能，用计算机处理系统代替人脑执行数据处理，随后把结果反馈给执行或输出模块。

      以AOI检测应用较广的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。拥有了训练成熟的AI技术加持后，AIAOI检测系统不断学习，能够自行定义瑕疵范围，进一步有效判别未知的瑕疵图像。AI视觉辨识技术能辅助AOI检测能够大幅提升检测设备的辨识正确率，有效降低误判过筛率，加速生产线速度。这就是智能制造。 揭阳自动化AOI检测设备技术参数非标离线AOI视觉检测设备一，什么是AOI检测？

系统集成之精密机械

      在AOI检测系统中，被测物体的支撑方式、精密传输与定位装置也必须精心设计，尤其是FPD、硅片、半导体、MEMS和一些光学组件等精密制造与组装行业。在这些领域，制造过程需在超净间进行，要求AOI检测系统有很高的自洁能力，不能给生产环境尤其是被测工件本身带来二次污染，这会影响系统构件的材料选型、气动及自动化装置选型、运动导轨的设计与器件选型等。因此，会需要采取气浮支撑、定位与传输机构以及利用FFU风机过滤机组对检测系统进行环境净化，并采取消静电装置，对工件进行防静电处理。

系统集成之数据处理

      高速图像数据处理也是AOI检测系统的重要部分之一。由于AOI检测是通过图像传感方式获取被测信息的，尤其是高速在线检测，图像数据有时是海量的，为满足生产节拍需求，必须采用高速数据处理技术。会采用共享内存、分布式内存多进程处理、分布式计算机集群等方式，把巨大的图像分时、分块分割成小块数据流，分散到集群系统各节点处理。对于耗时复杂的算法，有时只靠计算机CPU很难满足时间要求，还需配备如DSP、GPU和FPGA等硬件处理模块，协同实现快速复杂的计算难题。

AOI的工作原理

      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检测设备工作原理是在自动检测过程中，AOI检测设备机器通过高清CCD摄像头自动扫描PCBA产品，采集图像，将测试点与数据库中合格参数进行对比，经过图像处理，检查出目标PCBA上的焊点缺陷，并通过显示或自动标记缺陷。为维修人员维修和SMT工艺人员改进工艺参数。

      AOI系统包括多种光源照明、高速数码相机、高速直线电机、精密机械传动结构和图像处理软件。测试时，AOI设备通过摄像头自动扫描和PCB、PCB上的部件或特殊部件(包括印刷锡膏的状态、SMD组件、焊点形状及缺陷等)来捕捉图像，通过处理和数据库软件对合格参数进行比较，并综合判断元件及特性是否合格，测试结论，如元件缺失、桥接或焊点质量问题。

      AOI的工作方式与SMT当中SPI和印刷机中使用的视觉系统相同，通常使用设计规则检查和模式识别。DRC方法根据一些给定的规则检查电路图形(所有的线应该在焊点处结束，引线应该至少0.127毫米宽，至少0.102毫米间距)。该方法能从算法上保证待测电路的正确性，且具有制作简单、算法逻辑简单、处理速度快、程序编辑量小、数据占用空间小等特点，但该方法确定边界的能力较差。 AOI的种类由于设计思路及性能的不同，详情了解分类。

机器视觉AOI检测

      AOI(AutomatedOpticalInspection)的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是新兴起的一种新型测试技术，但发展迅速，很多厂家都推出了AOI测试设备。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/标示出来，供维修人员修整。

▶为什么要使用AOI

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。

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。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检测基本原理与设备构成？佛山半导体AOI检测设备销售公司

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。肇庆全自动AOI检测设备按需定制

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）。 肇庆全自动AOI检测设备按需定制

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