3dAOI检测设备

AOI检测设备又名AOI光学自动检测设备现已成为电子制造业确保产品质量的重要检测工具和过程质量控制工具,因此,如何从众多的AOI品牌中选择和使用适合自已要求的AOI光学自动检测设备,已成为广大电子制造工作者十分关心的问题。AOI检测设备原理：当自动检测时，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，测试的检测点与数据库中的合格的参数进行比较，经过图像处理，检查出目标产品上的缺陷，并通过显示器或自动标志把缺陷显示/标示出来，供维修人员修整和SMT工程人员改善工艺。AOI检测设备的大致流程是相同的，多是通过图形识别法。即将AOI系统中存储的标准数字化图像与实际检测到的图像进行比较，从而获得检测结果。 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。3dAOI检测设备

AOI图像采集的一个关键步骤是控制系统，光电传感器的FOV（视窗）有限，物体高速运动中准确地抓拍到清晰的图像，软硬件协调动作非常重要，如下图所示，当图像传感器与机台移动速度不匹配时造成图像的拉伸，收缩等变形，所以，载物移动平台XY方向移动与图像采集光电传感器的同步移动影响到数据的准确，要在固定光照，等间距下拍摄一幅清晰的图像，高精度的导轨，电机和运动控制程序是非常必要的。数据处理阶段是图像的预处理阶段，是采集图像的加工处理过程，为图像比对提供准确可靠的图片信息，主要包含了背景噪音减少，图像增强和锐化等过程。图像背景噪音减小一般为图像的低通滤波平滑法，图像增强和锐化则是提高被检测特征的对比度，突出图像中需要关注的特征，忽略不需要关注的部分，方法是图像二值化处理，经过二值化处理的图像数据量明显减少，能凸显出需要关注的轮廓。 aoi sola采用高分辨率工业相机和智能图像分析，检测电子电路板上插件元器件多、错、漏、反等缺陷。

易用性：1、无需设置参数；上手快；2、在线抓拍首件板系统辅助做程序，自动框图比例高，支持持续补充学习，学习后自动建模比例更高(80%+）；3、根据客户需要，支持自定义器件名称；4、支持快速更改工单号；5、支持批量复制、粘贴、剪切、删除等快捷键操作多重智能算法检测：1、智能识别铝电容顶部字符；2、智能识别黑灰电容字符；3、智能识别黑电感字符或方向；4、智能识别电池座方向；5、小铁片检测；6、智能识别聚丙烯电容字符；7、电线检测；8、金属高频头螺纹/光头检测；9、智能识别变压器字符；10、智能识别蜂鸣器方向；11、智能识别晶振字符；12、智能识别东倒西歪的电容极性。13、三极管方向检测；14、桥堆方向检测支持客户离线编程、客户远程调控、远程调试1、支持系统学习训练，学习越多效果越好；2、支持本地学习。

AOI检测主要应用领域包括PCB、半导体和FPD面板。因AOI检测主要应用于PCB、半导体及FPD等电子元器件生产过程中的检测环节，几乎每一个电子元器件都需要进行瑕疵检测，因此这些电子元器件的产量与AOI检测的应用结构息息相关。因此，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。从AOI检测设备应用需求分布情况来看，根据Yole调研数据显示，2019年全球AOI检测设备应用较多的是PCB行业，占到总体市场的69%。 一台机器视觉设备通常可以包含多种配置以及多种原理、算法，取决与对设备功能的需求及结构设计的复杂程度。

AOI检测设备中常用的红绿蓝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，测量三维物体形貌与高度也正成为AOI检测的新需求。（下图为侧光源与同轴光源实例）AOI软件运算法则很多，有灰度相关法、边缘识别法、固态建模法、统计外形建模法等。插件AOI

存在的主要问题是，当一些检查对象是不可见的，或是在PCB上存在一些干扰使得图像变得模糊或隐藏起来了。3dAOI检测设备

基本的AOI技术包含下列子系统：高速高精度XY方向的运动控制系统;机械光学系统;高精度高可靠性图像采集系统;智能图像识别与错误检测系统。这些子系统构成了一个与多维测量和错误检测密切相关的设备。注意到AOI识别是机器视觉在印刷电路板领域的具体应用，换言之，印刷电路板的缺陷检测实质上是属于模式识别的范畴。它将PCB上的不同缺陷视为不同的模式类，从采集到的图像信号中提取和选择特征，根据特征向量构造判别函数，进行缺陷分类，即模式识别。识别算法的好坏直接影响到智能图像识别系统的性能，进而影响整个AOI系统的性能。从机器视觉的发展来看，目前在AOI上面至少可以完整地应用以下的视觉识别算法。 3dAOI检测设备

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