北京智能AOI光源

AOI的全稱是自動光學(xué)檢測，是基于光學(xué)原理來對焊接生產(chǎn)中遇到的常見缺陷進行檢測的設(shè)備。AOI是新興起的一種新型測試技術(shù)，但發(fā)展迅速，很多廠家都推出了AOI測試設(shè)備。當(dāng)自動檢測時，機器通過攝像頭自動掃描PCB，采集圖像，測試的焊點與數(shù)據(jù)庫中的合格的參數(shù)進行比較，經(jīng)過圖像處理，檢查出PCB上缺陷，并通過顯示器或自動標(biāo)志把缺陷顯示/標(biāo)示出來，供維修人員修整。運用高速高精度視覺處理技術(shù)自動檢測PCB板上各種不同帖裝錯誤及焊接缺陷。PCB板的范圍可從細間距高密度板到低密度大尺寸板，并可提供在線檢測方案，以提高生產(chǎn)效率，及焊接質(zhì)量。通過使用AOI作為減少缺陷的工具，在裝配工藝過程的早期查找和消除錯誤，以實現(xiàn)良好的過程控制。早期發(fā)現(xiàn)缺陷將避免將壞板送到隨后的裝配階段，AOI將減少修理成本將避免報廢不可修理的電路板。 目前常用的圖像識別算法為灰度相關(guān)算法，通過計算歸一化的相關(guān)來量化檢測圖像和標(biāo)準(zhǔn)圖像之間的相似程度。北京智能AOI光源

AOI是一種檢測設(shè)備，又稱AOI光學(xué)自動檢測設(shè)備，已成為電子制造業(yè)保證產(chǎn)品質(zhì)量的重要檢測工具和過程質(zhì)量控制工具。AOI檢測設(shè)備工作原理是在自動檢測過程中，AOI檢測設(shè)備機器通過高清CCD攝像頭自動掃描PCBA產(chǎn)品，采集圖像，將測試點與數(shù)據(jù)庫中合格參數(shù)進行對比，經(jīng)過圖像處理，檢查出目標(biāo)PCBA上的焊點缺陷，并通過顯示或自動標(biāo)記缺陷。為維修人員維修和SMT工藝人員改進工藝參數(shù)。AOI系統(tǒng)包括多種光源照明、高速數(shù)碼相機、高速直線電機、精密機械傳動結(jié)構(gòu)和圖像處理軟件。測試時，AOI設(shè)備通過攝像頭自動掃描和PCB、PCB上的部件或特殊部件(包括印刷錫膏的狀態(tài)、SMD組件、焊點形狀及缺陷等)來捕捉圖像，通過處理和數(shù)據(jù)庫軟件對合格參數(shù)進行比較，并綜合判斷元件及特性是否合格，然后測試結(jié)論，如元件缺失、橋接或焊點質(zhì)量問題。 江西在線AOI檢測設(shè)備相關(guān)值大于或等于臨界相關(guān)值的為正常圖像，為異常圖像本社導(dǎo)入的AOI設(shè)備采用歸一化的彩色相關(guān)算法。

AOI圖像采集的一個關(guān)鍵步驟是控制系統(tǒng)，光電傳感器的FOV（視窗）有限，物體高速運動中準(zhǔn)確地抓拍到清晰的圖像，軟硬件協(xié)調(diào)動作非常重要，如下圖所示，當(dāng)圖像傳感器與機臺移動速度不匹配時造成圖像的拉伸，收縮等變形，所以，載物移動平臺XY方向移動與圖像采集光電傳感器的同步移動影響到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確，要在固定光照，等間距下拍攝一幅清晰的圖像，高精度的導(dǎo)軌，電機和運動控制程序是非常必要的。在AOI檢測中，噪聲是造成圖像退化的因素之一，起因是AOI圖像獲取，傳輸過程中，外界雜散光，光電二極管電子噪聲及溫度，光源的不穩(wěn)定不均勻，機械系統(tǒng)的抖動，傳感器溫度等原因?qū)е?，不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識別，圖像切割等后續(xù)處理工作帶來了困難。因此，為了獲得真實的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。

AOI檢測設(shè)備中常用的紅綠藍LED光源。特殊波長光源一般是指紅外或紫外波長光源，一些特殊材料在可見光范圍內(nèi)吸收差別不大，灰階變化不明顯時可以考慮采用特殊波長光源，比如說利用紫外光能量高可以激發(fā)熒光材料的原理，檢測具有熒光發(fā)光特性物質(zhì)微殘留時紫外光源就是一種比較有效的手段，因材料成分與紅外光譜有對應(yīng)關(guān)系的原理，紅外光源對不具有發(fā)光性質(zhì)的有機化合物殘留缺陷檢出就有很大的作用，甚至可以實現(xiàn)成分分析。特殊光源中，利用偏振光與物體相互作用后偏振態(tài)的變化，利用光學(xué)干涉原理的白光干涉（whitelightinterferometry）在特定缺陷檢測中的得到了應(yīng)用，例如通過相干光的干涉圖案計算出對應(yīng)的相位差和光程差，可以測量出被測物體與參考物體之間的差異，且分辨率與精度為可以達到亞波長，測量三維物體形貌與高度也正成為AOI檢測的新需求。（下圖為側(cè)光源與同軸光源實例）插件爐前檢測可以利用數(shù)據(jù)庫實時保存檢測的狀態(tài)和結(jié)果，幫助、分析產(chǎn)品出錯和誤檢原因。

基于圖像檢查的基本原理是:每個具有明顯對比度的圖像都是可以被檢查的。存在的主要問題是，當(dāng)一些檢查對象是不可見的，或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了。然而，實際經(jīng)驗和系統(tǒng)化測試都表明，這些影響是可以通過PCB的設(shè)計來預(yù)防甚至減少的。為了推動這種優(yōu)化設(shè)計，可以運用一些看上去很古老的附加手段(這些方法仍在很多領(lǐng)域被推崇)，它的優(yōu)點包括:減少編程時間盡可能地減少誤報，改善失效檢查。制定設(shè)計方針，可以有效地簡化檢查和明顯地降低生產(chǎn)成本。存在的主要問題是，當(dāng)一些檢查對象是不可見的，或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了。江西自動AOI檢測設(shè)備

AOI檢測行業(yè)應(yīng)用需求結(jié)構(gòu)主要通過PCB、半導(dǎo)體和FPD的產(chǎn)量比例來進行測算得到。北京智能AOI光源

隨著計算機的快速發(fā)展，AOI也采用了目前許多成熟的圖像分析技術(shù)，包括模板匹配法(或自動對比)、邊緣檢測法、特征提取法(二值圖)、灰度直方圖法、傅里葉分析法、光學(xué)特征識別法等，每個技術(shù)都有優(yōu)勢和局限。模板比較法通過獲得物體圖像，如片狀電容或QFP，并用該信息產(chǎn)生一個剛性的基于像素的模板。在檢測位置的附近，傳感器找出相同的物體。當(dāng)相關(guān)區(qū)域中所有點進行評估之后，找出模板與圖像之間有Z小差別的位置停止搜尋。AOI系統(tǒng)為每個要檢查的物體產(chǎn)生這種模板，通過在不同位置使用相應(yīng)模板，建立對整個板的檢查程序，來查找所有要求的元件。但是由于元件檢測圖像很少完全匹配模板，所以用兩種方法來解決這個問題：可以用一定數(shù)量的容許誤差來確認(rèn)匹配的，如果模板太僵硬，可能產(chǎn)生對元件的“誤報”;如果模板松散到接受大范圍的可能變量，也會導(dǎo)致“漏報”;可以根據(jù)同類的眾多良品進行標(biāo)準(zhǔn)模板的計算，或者叫“特征元件”，這樣可以Zda限度提取該類元件的共性特征，從而降低誤報率。 北京智能AOI光源

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