北京炉前AOI测试

可重复性越高的AOI，其性能越稳定，但由于AOI技术还不十分成熟，市面上AOI的可重复性一般为20%-30%。误判率是越低越好，Z好的AOI的误判率只有0.5%左右(按点算)。漏判率也是越低越好，Z好的AOI的漏判别率只有0.5%左右(按不良点算)。由以上论述不难看出，一台性价比较优的AOI必须具备以下条件：①AOI相机要是真正的面阵数字相机(CCD)，这种相机不需要图像采集卡;②AOI光源Z好是同轴碗状光源;③AOI机械系统Z好是伺服电动机为驱动，用丝杆和导轨为传动;④AOI软件系统的开发语言Z好为VC++;⑤AOI软件的可重复性要高;⑥AOI软件的可操作性要人性化;⑦AOI误判率和漏判率要低;⑧AOI检测功能要全;⑨AOI要能与RPC实时工艺控制软件进行对接。 取而代之的是自动检测技术，其在生产中承担着重要的角色。对于装配过程中错误的前期查找、消除起关键作用。北京炉前AOI测试

AOI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。运用高速高精度视觉处理技术自动检测PCB板上各种不同帖装错误及焊接缺陷。PCB板的范围可从细间距高密度板到低密度大尺寸板，并可提供在线检测方案，以提高生产效率，及焊接质量。通过使用AOI作为减少缺陷的工具，在装配工艺过程的早期查找和消除错误，以实现良好的过程控制。早期发现缺陷将避免将坏板送到随后的装配阶段，AOI将减少修理成本将避免报废不可修理的电路板。上海在线AOI测试AOI检测行业应用需求结构主要通过PCB、半导体和FPD的产量比例来进行测算得到。

在ICT上，相对这些情况的缺陷概率直接与情况的严重性成比例。轻微的少锡很少导致缺陷，而严重的情况，如根本无锡，几乎总是在ICT造成缺陷。焊锡不足可能是元件丢失或焊点开路的一个原因。尽管如此，决定哪里放置AOI需要认识到元件丢失可能是其它原因下发生的，这些原因必须放在检查计划内。这个位置的检查较直接地支持过程跟踪和特征化。这个阶段的定量过程控制数据包括，印刷偏移和焊锡量信息，而有关印刷焊锡的定性信息也会产生。回流焊前。检查是在元件贴放在板上锡膏内之后和PCB送入回流炉之前完成的。这是一个典型地放置检查机器的位置，因为这里可发现来自锡膏印刷以及机器贴放的大多数缺陷。在这个位置产生的定量的过程控制信息，提供高速片机和密间距元件贴装设备校准的信息。这个信息可用来修改元件贴放或表明贴片机需要校准。这个位置的检查满足过程跟踪的目标。回流焊后。在SMT工艺过程的之后步骤进行检查，这是AOI较普及的选择，因为这个位置可发现全部的装配错误。回流焊后检查提供高度的安全性，因为它识别由锡膏印刷、元件贴装和回流过程引起的错误。

照明光源按照波长分类可以分为可见波长光源，特殊波长光源。可见波长光源也就是一般现代工业AOI检测设备中较常用的红绿蓝LED光源。特殊波长光源一般是指红外或紫外波长光源，一些特殊材料在可见光范围内吸收差别不大，灰阶变化不明显时可以考虑采用特殊波长光源，比如说利用紫外光能量高可以激发荧光材料的原理，检测具有荧光发光特性物质微残留时紫外光源就是一种比较有效的手段，因材料成分与红外光谱有对应关系的原理，红外光源对不具有发光性质的有机化合物残留缺陷检出就有很大的作用，甚至可以实现成分分析。特殊光源中，利用偏振光与物体相互作用后偏振态的变化，利用光学干涉原理的白光干涉（whitelightinterferometry）在特定缺陷检测中的得到了应用，例如通过相干光的干涉图案计算出对应的相位差和光程差，可以测量出被测物体与参考物体之间的差异，且分辨率与精度为可以达到亚波长。 AOI通常是把贴片机编程完成后自动生成的TXT辅助文本文件转换成所需格式的文件。

AOI又叫自动光学检测仪，是应用于表面贴装生产流水线上的一种自动光学检查装置，可有效的检测印刷质量、贴装质量以及焊点质量。AOI的中心是CCD摄像系统抓取图片，然而通过图像处理卡与计算机处理软件系统等系列的算法处理后，与标准图像进行对比，发现缺陷，并生产文件。使用AOI可以在装配工艺过程的早期查找和消除错误，以实现良好的过程控制。早期发现缺陷将避免将不良品送到后工序的装配阶段，AOI将减少修理成本避免报废不可修理的电路板。简单来说货真价实的AOI检测仪模拟和拓展了人类眼、手的功能，利用光学成像方法模拟人眼的的视觉成像功能。北京插件AOI检测

AOI基于机器学习的缺陷检测与分类。北京炉前AOI测试

AIVS-D系列在线PCBA插件AOI通过1200或2000万高分辨率的工业相机，从电子电路板顶面拍照，通过AI人工技术，深度学习算法、智能图像分析，检测电子电路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、错件、浮高、OCV(文字识别）、可支持测试色环电阻错料。本插件AOI设备可应用于波峰焊炉前或炉后，应用在炉后时，可自动检测板卡的旋转角度，保证元件的检测正确性和稳定性。AIVS-D系列在线PCBA插件AOI采用的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的表示算法之一。卷积神经网络仿造生物的视知觉（visualperception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习。作为图像识别领域的算法之一，卷积神经网络在学习数据充足时有稳定的表现。针对本系统所处理的大规模图像分类问题，卷积神经网络将用于提取图像的判别特征，再通过分类器进行学习和识别。 北京炉前AOI测试

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