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检测基本原理与设备构成?揭阳全自动AOI检测设备
可简单地将AOI分为预防问题和发现问题2种,印刷、贴片之后的检测归类与预防问题,回流焊后的检测归类于发展问题,在回流焊后端检测中,检测系统可以检查元件的缺失、偏移和歪斜情况,以及所有极性方面的缺陷,还一定要对焊点的正确性以及焊膏不足、焊接短路和翘脚等缺陷进行检测,回流焊后端检测是目前AOI 当下流行的选择,此位置可发现全部的装配错误,提供高度的安全性,图4为某型AOI对回流焊后PCB的检测图像,采用了3种不同的照明模式,分别侧重于焊点,零件和雷射印刷文字图像的采集。图5为回流焊后AOI识别的不同类型的缺陷。广州自动化AOI检测设备AOI机器视觉检测系统应用领域视觉检测自动化设备的应用范围较广。
aoi检测介绍:AOI检测又称自动光学检测技术,也称为机器视觉检测技术或自动视觉检测,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。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。在SMT中,AOI技术具有PCB光板检测,焊膏印刷检测、元件检测、焊后组件检测等功能,在进行不同环节的检测时,其侧重也有所不同
AOI为什么会逐渐取代人工目检?现在的人工越来越贵,并且人员管理也越来越难,人工目检还会出现漏检或错检,因此在线AOI逐渐取代人工目检,达到节约成本、提高生产效率、降低误判率、提高直通率等等,在现代的EMS加工厂中,大量的AOI逐渐取代人工目检,效率也更快。AOI检测设备的优点1、解决了微型封装器件的结构性检查问题,保证生产质量;2、提高了后端测试的直通率,降低维修成本;3、随着技术的发展,AOI测试程序快捷简便,降低了生产所需的大量测试成本;AOI检测设备的缺点1.灰阶或是阴影明暗不是很明显的地方,比较容易出现误判,2.被其他零件遮盖到的元件以及位于元件底下的焊点,比较容易出现漏检人工目检+AOI自动检测结合是目前的主流方式,如果放置了AOI自动检测仪,人工目检人员岗可以设置较少人员随着电子精密化趋势发展,越来越多的使用了屏蔽罩,因此有实力的加工厂还会在多功能机前加一个炉前AOI,用来专门检测屏蔽罩下的元件贴装品质。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,欢迎来电咨询。
AOI可用于生产线上的多个位置,在各个位置均可检测特殊缺陷,但AOI检查设备应放到一个可以尽早识别和改正较多缺陷的位置。因此一般将AOI放置在以下三个比较重要的位置:(1)锡膏印刷之后。如果锡膏印刷过程满足要求,那么ICT发现的缺陷数量可大幅度的减少。典型的印刷缺陷一般有焊盘上焊锡不足、焊盘上焊锡过多、焊锡对焊盘的重合不良、焊盘之间的焊锡桥。(2)回流焊前。检查是在元件贴放在板上锡膏印刷之后和PCB送入回流炉之前完成的。这是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。不过一般这个位置放置SPI比较多,因为这个位置的检查满足过程跟踪的目标。(3)回流焊后。在SMT工艺过程的***步骤进行检查,这是目前AOI当下流行的选择,因为这个位置可发现全部的装配错误。回流焊后检查可以提供高度的安全性,因为它识别由锡膏印刷、元件贴装和回流过程引起的错误。AOI的发展需求——集成电路。广东半导体AOI检测设备按需定制
AOI检测设备对SMT贴片加工的重要性。揭阳全自动AOI检测设备
AOI检测系统的软件组成结合光学感测系统采集到的图像数据,AOI检测系统的软件主要包括算法、影像处理软件和通讯软件。同样AOI系统判断一个组件是否是合格,也会设定一个规则,满足规则的就合格,不满足规则就是不良品。这个规则标准建模的方法即是算法,算法是整个软件系统的重中之重,也是AOI检测厂商的重要竞争力。AI成为AOI检测技术进一步发展的关键因素。以AOI检测应用范围广的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。因此目前PCB厂商多采取人工二次筛选,将实际合格的PCB板再度送回产线,预估一台AOI检测机常需配置4名人员进行二次检查。伴随AI技术的迅速发展,也给AOI检测行业带来了技术革新的契机。传统AOI检测与AIAOI辨识的差异,在于是否可针对未知瑕疵进行判定,传统AOI检测设备只能以设定好的参数标准为基准进行判断,也就是逻辑性的思考,需要先定义瑕疵的样本,再透过样本进行检测。但导入训练成熟的AI技术后,AIAOI检测系统能够自行定义瑕疵范围,进一步有效判别未知的瑕疵图像,且这个学习的过程是在不断重复进行积累的。揭阳全自动AOI检测设备
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2.在SMT产线中,元件贴装环节对设备精度要求很高,常出现的缺陷有漏贴、贴错、偏移歪斜、极性相反等。AOI检测可以检查出上述缺陷,同时还可以在此检查连接密间距和BGA元件的焊盘上的焊膏。3.在回流焊后端检测中,AOI可以检查元件的缺失、偏移和歪斜情况,以及所有极性方面的缺陷,还能对焊点的正确性以及焊膏不足、焊接短路和翘脚等缺陷进行检测。AOI虽然具有比人工检测更高的效率,但毕竟是通过图像采集和分析处理来得出结果,而图像分析处理的相关软件技术目前还没达到人脑的级别,因此,在实际使用中的一些特殊情况,AOI的误判、漏判在所难免。目前AOI使用中存在的问题有:(1)多锡、少锡、偏移、歪斜的工艺要求标...