随着新能源汽车的快速发展,新能源电池的质量和安全性备受关注。AOI在新能源电池制造过程中有着重要的应用。在电池电极的生产环节,AOI可以检测电极表面的涂层厚度是否均匀、有无气泡或划痕等缺陷。这些缺陷可能会影响电池的性能和寿命。在电池组装过程中,AOI可以检测电池模组的焊接质量、极耳的连接是否牢固等。此外,AOI还可以对电池的外观进行检测,确保电池外壳无破损、标识清晰。通过使用AOI技术,电池制造商能够提高产品质量,降低次品率,保障新能源电池的安全性和可靠性。AOI 如同电子制造业的火眼金睛,洞察产品潜在的质量隐患。眉山DIP插件机AOI
AOI 的未来扩展性为智能化升级预留空间,爱为视 SM510 的硬件平台支持算力扩展(如升级至更高性能 GPU),软件系统兼容 AI 算法插件扩展,可无缝接入边缘计算服务器或云端质量大数据平台。例如,企业未来部署智能制造系统时,可将多台 AOI 设备的数据汇总至云端,通过机器学习建立跨产线的质量预测模型,提前预警潜在缺陷趋势;或通过边缘计算实现设备本地化 AI 模型更新,进一步提升检测速度与精度。这种开放式架构使设备成为智能工厂的核心数据节点,而非孤立的检测工具,持续为企业数字化转型创造价值。上海离线AOI编程工厂依赖 AOI 进行质量监控,保障电子成品的高合格率。
AOI 的操作界面人性化设计降低了培训成本,爱为视 SM510 采用 23.8 英寸 FHD 显示器,搭配图形化交互界面,关键功能(如开始检测、程序切换、缺陷标记)以图标化按钮呈现,操作人员通过简单培训即可完成日常操作。系统还提供实时导航提示,例如在新建模板时,界面分步引导用户完成图像采集、元件识别、参数确认等步骤,避免因操作失误导致的程序错误。对于多语言生产环境,设备支持中、英等语言切换,方便跨国企业员工使用。AOI 硬件软件协同优化,平衡速度与精度,满足高产能与高质量的双重生产目标。
为了进一步提高AOI的检测能力和准确性,多传感器融合技术逐渐得到应用。AOI系统除了利用光学传感器外,还可以结合其他类型的传感器,如激光传感器、超声波传感器等。激光传感器可以用于测量物体的三维尺寸和形状,弥补光学传感器在深度信息获取方面的不足。超声波传感器则可以检测物体内部的缺陷,如裂纹、气孔等。通过将多种传感器的数据进行融合处理,能够更、准确地获取被检测物体的信息。例如,在检测一个复杂形状的金属零件时,光学传感器可以检测零件表面的缺陷和纹理,激光传感器可以测量零件的三维尺寸,超声波传感器可以检测零件内部的缺陷,将这些信息融合后,能够对零件的质量进行更、深入的评估。AOI 设备的稳定运行,是保障电子生产持续高效的关键。
AOI 的元件库管理功能提升编程效率,爱为视 SM510 内置丰富的元件库,涵盖电阻、电容、IC、连接器等数千种标准元件,每个元件预存典型封装的检测规则与标准图像。工程师在新建检测模板时,可直接从元件库中调用对应型号,系统自动匹配检测参数(如引脚间距公差、焊盘尺寸阈值),无需重复设置。对于非标元件,可通过 “元件学习” 功能快速创建新条目,将其外观特征、检测规则加入库中,形成企业专属的元件数据库,便于后续机型快速复用,累计使用后可使平均编程时间再缩短 30% 以上。凭借 AOI,生产线瑕疵检测效率大幅提升,保障产品质量。上海离线AOI编程
AOI具条码识别功能,支持一维/二维码,数据可追溯,按条码、机型、时间等维度对接MES。眉山DIP插件机AOI
AOI 的实时数据交互能力助力打造透明化生产车间,爱为视 SM510 通过工业以太网接口与产线其他设备实时同步数据,例如从贴片机获取元件坐标信息以优化检测模板,或向接驳台发送不良品分拣指令。当检测到某块 PCBA 存在致命缺陷(如大面积连锡)时,设备可即时触发产线暂停机制,防止不良品流入下一道工序,同时将异常信息推送至车间看板,显示缺陷类型、发生位置及影响范围,便于现场管理人员快速响应,减少批量不良风险。AOI 硬件软件协同优化,平衡速度与精度,满足高产能与高质量的双重生产目标。眉山DIP插件机AOI