1、字符检测误报较多
AOI靠识别元件外形或文字等来判断元件是否贴错等,字符检测误报主要是由于元器件字符印刷及不同生产批次、不同元器件厂家料品字符印刷方式不同以及字符印刷颜色深浅、模糊或者灰尘等引起的误判,需要用户不断的更改完善元件库参数以及减少检测关键字符数量的方法来减少误报的出现。
2、存在屏蔽圈遮蔽点、斜角相机的检测盲区等问题
在实际生产检测中,事实证明合理的PCB布局以及料品的选择可以减少盲区的存在。在实际布局过程中尽量采取合理的布局将极大减少检测盲区的存在,同时在有遮挡的元件布局中可以考虑将元件旋转90度以改变斜角相机的照射角度去避免元件引脚遮挡。同时元器件到PCB的边缘应该至少留有3mm(0.12”)的工艺边,并采用片式器件优先于圆柱形器件的选型方式。
3、多锡、少锡、偏移、歪斜等问题
工艺要求标准界定不同容易导致的误判焊点的形状和接触角是焊点反射的根源,焊点的形成依赖于焊盘的尺寸、器件的高度、焊锡的数量和回流工艺参数等因素。为了防止焊接反射,应当避免器件对称排列,同时合理的焊盘设计也将极大减少误判现象的发生。 AOI工作流程进料→AOI检验→VRS确认→荧光幕监视修补→出货为什么需要AOI?茂名精密AOI检测设备
早期的时候AOI大多被拿来检测IC(积体电路)封装后的表面印刷是否有缺陷,随着技术的演进,现在则被拿来用在SMT组装线上检测电路板上的零件组装(PCBAssembly)后的品质状况,或是检查锡膏印刷后有否符合标准。
AOI比较大的优点就是可以取代以前SMT炉前炉后的人工目检作业,而且可以比人眼更精确的判断出SMT的打件组装缺点。但就如同人眼一般,AOI基本上也只能执行物件的表面检查,所以只要是物件表面上可以看得到的形状,它都可以正确无误的检查出来,但对于藏在零件底下或是零件边缘的焊点可能就有些力有未逮,当然现在有许多的AOI已经可以作到多角度的摄影来增加其对于IC脚翘的检出能力,并增加某些被遮闭元件的摄影角度,以提供更多的检出率,但效果总是不尽理想,难以达到100%的测试含盖率。
其实,AOI比较大的缺点是有些灰階或是阴影明暗不是很明显的地方,也就比较容易出现误判的情况,这些或许可以使用不同颜色的灯光来加以判別,但较较麻烦的还是那些被其他零件遮盖到的元件以及位于元件底下的焊点,因为传统的AOI只能检测直射光线所能到达的地方,像是屏闭框肋条或是其边缘底下的元件,往往就会因为AOI检测不到而漏了过去。 清远精密AOI检测设备价格行情利用图像的明暗关系形成目标物的外形轮廓,比较该外形轮廓与标准轮廓的相像程度。
AOI检测技术具有自动化、非接触、速度快、精度高、稳定性高等优点,能够满足现代工业高速、高分辨率的检测要求,在手机、平板显示、太阳能、锂电池等诸多行业应用较广。
AOI集成了图像传感技术、数据处理技术、运动控制技术,在产品生产过程中,可以执行测量、检测、识别和引导等一系列任务。简单地说,AOI模拟和拓展了人类眼、脑、手的功能,利用光学成像方法模拟人眼的的视觉成像功能,用计算机处理系统代替人脑执行数据处理,随后把结果反馈给执行或输出模块。
以AOI检测应用较广的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。拥有了训练成熟的AI技术加持后,AIAOI检测系统不断学习,能够自行定义瑕疵范围,进一步有效判别未知的瑕疵图像。AI视觉辨识技术能辅助AOI检测能够大幅提升检测设备的辨识正确率,有效降低误判过筛率,加速生产线速度。这就是智能制造。
一、AOI系统一般包含:
1.照明系统
2.光学透镜
3.CCD摄像系统
4.检测工作台
5.检测程序
6.预存模板
7.图像处理识别系统
8.数据记录处理系统
二、三种检测算法
1.DRC检测
基本思想:DRC使用一套用户设计的规则来检测违反设计规则的二进制数据,所有不符合规则的特征都认为是缺陷。
规则包括:允许的较大较小线宽、较大较小焊盘尺寸、较小导体间距、所有线宽都必须以焊盘结束等。检测缺陷:毛刺、鼠咬、线条、间距、焊盘尺寸违反等。
2.特征比较
基本思想:分别提取模板(CAM或者黄金模板)和待检图像中的链接性特征,然后比较结果,不同之处就是缺陷。检测缺陷:开路,短路
3.粗检测缺陷
基本思想:将模板图像和待检图像进行异或运算,得到图像之间的不同。检测缺陷:大缺陷(丢失或多余的大焊盘) 视觉检测自动化设备主要测试项目尺寸检验,缺陷检测等。
1.统计建模方式:图像对比(ImageMatching)的处理方式。通过对OK模板与实际图像的对比,求出差异的程度,来进行检测。这种方式对使用人员要求低,但适应性,检测能力方面有诸多问题。早期,由于开发简单,我国有不少AOI制造商,加以改善(模板有多幅OJ图像叠加而成),美其名曰:“统计建模”。
2.逻辑算法方式:通过算法对图像的特征点的抽取,来进行检测。这种方式对使用人员要求有一定的经验。基于算法的检测方法经过很多年的发展,已经非常成熟稳定,并且在实际运用中取得了很好的效果。被行业前列的AOI制造商采用。
数据管理的对比
1.统计建模方式:在同一基板的相同元件无法统一的库做管理。在基板A中制作的数据无法在基板B中调用。制作新基板监测数据总是需要用一定数量的基板来建立模板数据。
2.逻辑算法方式:以元件库方式作管理,元件库与元件材料号相对于。相同元件,无论在同一基板中,或不同基板中都可以用同一元件库来进行检测。当制作元件材料号相同的基板数据时,只需要简单的链接元件库即可以(通常只需要10-20分钟)。 在SMT中,AOI主要应用于焊膏印刷检测、元件检验、焊后组件检测。佛山半导体AOI检测设备原理
AOI检测图像对比实现原理目前比较流行的图像对比方式有哪三种?茂名精密AOI检测设备
随着PCB产品向着超薄型、小组件、高密度、细间距方向快速发展。线路板上元器件组装密度提高,PCB线宽、间距、焊盘越来越细小,已到微米级,人工目检的方式已满足不了,目前还有多数工厂还在采用人工目视的检测方式,但是随着电子产品小型化及低能耗化的市场需求越来越旺盛,电子元器件向小型化发展步伐也越来越快。
此外,人容易疲劳和受情绪影响,相对于人工目检而言,机器视觉设备具有更高的稳定性,可重复性和更高的精细度。
减少员工培训费用:训练一个熟练的员工的速度已经远远落后于员工流失的速度。
缺陷预警:即在前工序防止缺陷。我们在锡膏印刷、炉前、炉后位置都可以使用AOI产品及时截出坏机,通过现场人员的有效管控。
减少PCBA的维修成本:通过在不同品质工位应用AOI,得到制程变化对品质影响的实时反馈资料。 茂名精密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...