AOI的工作原理2

      圖形識別方法是將存儲的數(shù)字圖像與實際圖像進行比較。根據(jù)完整的印刷電路板或根據(jù)模型建立的檢驗文件進行檢驗，或根據(jù)計算機軸輔助設(shè)計中編制的檢驗程序進行檢驗。其準確性取決于所采用的發(fā)牌率和檢驗程序，一般與電子測試系統(tǒng)相同，但采集的數(shù)據(jù)量大，對數(shù)據(jù)的實時處理要求較高。模式識別方法利用實際設(shè)計數(shù)據(jù)代替DRC中已建立的設(shè)計原則，具有明顯的優(yōu)勢。

      AOl具有元器件檢測、PCB板檢測、焊接元器件檢測等功能。AOI檢測系統(tǒng)用于零部件檢測的一般程序是對已安裝部件的印刷線路板進行自動計數(shù)，并開始檢查;檢查印刷線路板的引線側(cè)，確保引線端對齊、彎曲正確;檢查是否有缺件、錯件、損壞件、檢查安裝的IC和分立器件的類型、方向和位置，檢查IC器件上的標記印刷質(zhì)量。如果AOI發(fā)現(xiàn)有缺陷的部件，系統(tǒng)將向操作員發(fā)送一個信號，或觸發(fā)處理程序這機器能自動除去有缺陷的零件。該系統(tǒng)對缺陷進行分析，向主機提供缺陷的類型和頻率，并對制造過程進行必要的調(diào)整。AOI檢測的效率和可靠性取決于所使用軟件的完整性。AO還具有易于使用、易于調(diào)整、不需要編寫可視化系統(tǒng)算法的優(yōu)點。 AOI英文全稱AutomatedOpticalInspection,即自動光學(xué)檢測?；葜萑詣覣OI檢測設(shè)備維保

系統(tǒng)集成之精密機械

      在AOI檢測系統(tǒng)中，被測物體的支撐方式、精密傳輸與定位裝置也必須精心設(shè)計，尤其是FPD、硅片、半導(dǎo)體、MEMS和一些光學(xué)組件等精密制造與組裝行業(yè)。在這些領(lǐng)域，制造過程需在超凈間進行，要求AOI檢測系統(tǒng)有很高的自潔能力，不能給生產(chǎn)環(huán)境尤其是被測工件本身帶來二次污染，這會影響系統(tǒng)構(gòu)件的材料選型、氣動及自動化裝置選型、運動導(dǎo)軌的設(shè)計與器件選型等。因此，會需要采取氣浮支撐、定位與傳輸機構(gòu)以及利用FFU風機過濾機組對檢測系統(tǒng)進行環(huán)境凈化，并采取消靜電裝置，對工件進行防靜電處理。

系統(tǒng)集成之數(shù)據(jù)處理

      高速圖像數(shù)據(jù)處理也是AOI檢測系統(tǒng)的重要部分之一。由于AOI檢測是通過圖像傳感方式獲取被測信息的，尤其是高速在線檢測，圖像數(shù)據(jù)有時是海量的，為滿足生產(chǎn)節(jié)拍需求，必須采用高速數(shù)據(jù)處理技術(shù)。會采用共享內(nèi)存、分布式內(nèi)存多進程處理、分布式計算機集群等方式，把巨大的圖像分時、分塊分割成小塊數(shù)據(jù)流，分散到集群系統(tǒng)各節(jié)點處理。對于耗時復(fù)雜的算法，有時只靠計算機CPU很難滿足時間要求，還需配備如DSP、GPU和FPGA等硬件處理模塊，協(xié)同實現(xiàn)快速復(fù)雜的計算難題。

    惠州全自動AOI檢測設(shè)備維保AOI檢測系統(tǒng)的軟件主要包括算法、影像處理軟件和通訊軟件。

AOI 圖像采集階段

      AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng)，照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分。光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng)指的是光電二極管器件和與之搭配的成像系統(tǒng)。是獲得圖像的”眼睛”，原理是光電二極管接受到被檢測物體反射的光線，光能轉(zhuǎn)化產(chǎn)生電荷，轉(zhuǎn)化后的電荷被光電傳感器中的電子元件收集，傳輸形成電壓模擬信號。二極管吸收光線強度不同時生成的模擬電壓大小不同，依次輸出模擬電壓值被轉(zhuǎn)化為數(shù)字灰階0-255值，灰階值反映了物體反射光的強弱，實現(xiàn)識別不同被檢測物體的目的。

      光電轉(zhuǎn)化器可以分為CCD和CMOS兩種。因為制作工藝與設(shè)計不同，CCD與CMOS傳感器工作原理主要表現(xiàn)為數(shù)字電荷傳送的方式的不同，CCD采用硅基半導(dǎo)體加工工藝，并設(shè)置了垂直和水平移位寄存器，電極所產(chǎn)生的電場推動電荷鏈接方式傳輸?shù)?*模數(shù)轉(zhuǎn)換器。這樣的結(jié)構(gòu)與設(shè)計難集成很多的感光單元，制造成本高且功耗大；而CMOS采用無機半導(dǎo)體加工工藝，每像素設(shè)計了額外的電子電路，每個像素都可以被定位，而無需CCD中那樣的電荷移位設(shè)計，對圖像信息的讀取速度遠遠高于CCD芯片，因光暈和拖尾等過度曝光產(chǎn)生的非自然現(xiàn)象的發(fā)生頻率要低，價格和功耗比CCD光電轉(zhuǎn)化器也低，但其缺點半導(dǎo)體工藝制作的像素單元缺陷多

AOI的發(fā)展需求

集成電路（IC）當然是現(xiàn)今人類工業(yè)制造出來結(jié)構(gòu)精細的人造物之一，而除了以IC為主的半導(dǎo)體制造業(yè)，AOI亦在其他領(lǐng)域有很重要的檢測需求。

①微型元件或結(jié)構(gòu)的形貌以及關(guān)鍵尺寸量測，典型應(yīng)用就是集成電路、芯片的制造、封裝等，既需要高精度又需要高效率的大量檢測

②精密零件與制程的精密加工與檢測，典型應(yīng)用就是針對工具機、航空航天器等高精度機械零件進行相關(guān)的粗糙度、表面形狀等的量測，具有高精度、量測條件多變等特點。

③生物醫(yī)學(xué)檢測應(yīng)用，典型應(yīng)用就是各式光學(xué)顯微鏡，結(jié)合相關(guān)程序編程、AI即可輔助判斷相關(guān)的生物、醫(yī)學(xué)信息判斷。

④光學(xué)鏡頭或其他光學(xué)元件的像差檢測。? AOI檢測圖像對比實現(xiàn)原理目前比較流行的圖像對比方式有哪三種？

1、光學(xué)檢測的優(yōu)勢

      關(guān)于AOI設(shè)備，首先是具備了精確的檢測功能，相比較傳統(tǒng)的人工檢測方法，因為只能夠通過肉眼觀察，所以在精度上是無法滿足當前市場對于產(chǎn)品的需求，在一些對于零件精度特別高的產(chǎn)業(yè)當中更是如此，因此選擇這種設(shè)備進行檢測是更好的選擇。另外，由于設(shè)備屬于非接觸式的測量，所以不會對觀察者以及產(chǎn)品造成損害，還加大了檢測范圍，光譜響應(yīng)范圍更加寬，因此可檢測到產(chǎn)品范圍更大。

2、精度和效率遠遠超出

      基于這幾個優(yōu)勢，我們可以明顯發(fā)現(xiàn)，相比較傳統(tǒng)的人工的肉眼檢測，選擇AOI檢測機已經(jīng)是占據(jù)了更大的優(yōu)勢，而且無論是檢測的精度還是效率都是遠遠超出了人工的，因此現(xiàn)在使用這種設(shè)備進行產(chǎn)品檢測，已經(jīng)成為了大多數(shù)企業(yè)的首要考慮。選擇購買AOI設(shè)備的時候，通過大數(shù)據(jù)優(yōu)化，智能極簡編程，一鍵識別元器件及焊點，智能判定不良，解決行業(yè)傳統(tǒng)算法編程時間長、誤報率高兩大痛點。而檢測產(chǎn)品AIS430檢測范圍廣，2D、3D均可檢測；它還應(yīng)用高速、高分辨率的圖像處理技術(shù)，極大增強了2D檢測性能和3D成像速度。同時支持基于4/8方向的3D投影成像，高效融合多方向的高度信息，小化陰影問題。 AOI中文全稱是自動光學(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?；葜萑詣覣OI檢測設(shè)備服務(wù)

AOI工作流程進料→AOI檢驗→VRS確認→熒光幕監(jiān)視修補→出貨為什么需要AOI？惠州全自動AOI檢測設(shè)備維保

AOI機器視覺檢測系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域

視覺檢測自動化設(shè)備的應(yīng)用范圍較廣，視覺檢測自動化設(shè)備主要測試項目尺寸檢驗，缺陷檢測等，可以在許多行業(yè)中使用。

具體視覺檢測需對應(yīng)需求：

1、電池產(chǎn)品檢測：電池類產(chǎn)品異物、劃痕、壓痕、極耳不良、污染、腐蝕、凹點、極耳燒傷、噴碼不良、字符模糊等外觀缺陷檢測；

2、PCB電路板檢測：PCB電路板產(chǎn)品外形、尺寸、管腳和貼片檢測，以及焊點、方向錯誤等完整性檢測；

3、精密部件檢測：螺絲、軸承、齒輪等精密部件的長寬高、直徑等尺寸測量，劃傷、劃痕、缺損、等表面缺陷檢測；

4、電子元器件檢測：連接器、電容、電阻等的尺寸測量，PIN針偏移、變形、短缺等缺陷，印刷字符檢測等；

5、食品包裝檢測：食品包裝的外觀完整性檢測、條碼識別、密封性檢測；飲料分揀與色選、液體檢測，生產(chǎn)日期、保質(zhì)期字符識別；灌裝線上空瓶破損、潔凈檢測等；

6、醫(yī)藥包裝檢測：醫(yī)藥塑料瓶、玻璃瓶的長度、高度、直徑等尺寸測量，破損、黑點等缺陷檢測；

7、紡織服裝輔料檢測；紡織服裝輔料（如金屬紐扣、塑料紐扣等）的尺寸測量、外觀缺陷檢測及標簽字符檢測等。 惠州全自動AOI檢測設(shè)備維保

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