AOI的工作原理2圖形識別方法是將存儲的數字圖像與實際圖像進行比較。根據完整的印刷電路板或根據模型建立的檢驗文件進行檢驗，或根據計算機軸輔助設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牌率和檢驗程序，一般與電子測試系統相同，但采集的數據量大，對數據的實時處理要求較高。模式識別方法利用實際設計數據代替DRC中已建立的設計原則，具有明顯的優勢。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，并開始檢查;檢查印刷線路板的引線側，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量。如果AOI發現有缺陷的部件，系統將向操作員發送一個信號，或觸發處理程序這機器能自動除去有缺陷的零件。該系統對缺陷進行分析，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、易于調整、不需要編寫可視化系統算法的優點。詳情歡迎來電咨詢。在SMT中，AOI主要應用于焊膏印刷檢測、元件檢驗、焊后組件檢測。梅州高速AOI檢測設備按需定制

AOI工作的原理對比1.統計建模方式：圖像對比（ImageMatching）的處理方式。通過對OK模板與實際圖像的對比，求出差異的程度，來進行檢測。這種方式對使用人員要求低，但適應性，檢測能力方面有諸多問題。早期，因為開發簡單，我國有不少AOI制造商，加以改善（模板有多幅OJ圖像疊加而成），美其名曰：“統計建模”。2.邏輯算法方式：通過算法對圖像的特征點的抽取，來進行檢測。這種方式對使用人員要求有一定的經驗。基于算法的檢測方法經過很多年的發展，已經非常成熟穩定，并且在實際運用中取得了很好的效果。被行業前列的AOI制造商采用。廣東全自動AOI檢測設備設備AOI光學檢測與X-RAY無損檢測兩者之間的區別。

AOI的工作原理AOI又稱AOI光學自動檢測設備，已成為制造業保證產品質量的重要檢測工具和過程質量控制工具。AOI檢測設備工作原理是在自動檢測過程中，AOI檢測設備機器通過高清CCD攝像頭自動掃描PCBA產品，采集圖像，將測試點與數據庫中合格參數進行對比，經過圖像處理，檢查出目標PCBA上的焊點缺陷，并通過顯示或自動標記缺陷。為維修人員維修和SMT工藝人員改進工藝參數。AOI系統包括多種光源照明、高速數碼相機、高速直線電機、精密機械傳動結構和圖像處理軟件。測試時，AOI設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、SMD組件、焊點形狀及缺陷等)來捕捉圖像，通過處理和數據庫軟件對合格參數進行比較，并綜合判斷元件及特性是否合格，測試結論，如元件缺失、橋接或焊點質量問題。AOI的工作方式與SMT當中SPI和印刷機中使用的視覺系統相同，通常使用設計規則檢查和模式識別。DRC方法根據一些給定的規則檢查電路圖形(所有的線應該在焊點處結束，引線應該至少0.127毫米寬，至少0.102毫米間距)。該方法能從算法上保證待測電路的正確性，且具有制作簡單、算法邏輯簡單、處理速度快、程序編輯量小、數據占用空間小等特點，但該方法確定邊界的能力較差。

三、制造企業進入到主動地應用AOI檢測階段從AOI開始發展至今，企業對于AOI檢測系統的應用經歷了三個大的階段：由開始的被動應用階段，到被迫應用階段，再到現在主動地要求應用階段，過程中伴隨著PCB、FPD制造企業對AOI檢測設備的接受程度逐步加深，同時也說明了AOI檢測設備的滲透率在逐步提升。企業開始運用AOI是因其神秘感購買，同時對AO檢測設備了解比較有限，管控和操作上存在難度，很少主動地應用；后來，由于客戶對產品的質量要求提升，企業為了能夠獲得訂單，很多OEM制造廠商不得不購買AOI檢測設備對成品開展品質檢測；再隨著技術的發展，SMT組裝逐步精細化和細小化，人眼檢測無法滿足產品質量的要求，人工成本也在不斷提升，企業為了節約成本，提升產品質量，終于主動使用AOI檢測設備。隨著集成電路和PCB印制電路板行業的發展，外加我國人工成本越來越高，電子制造企業出于對產品質量和成本控制的需求，加速了AOI檢測設備替代人工的進程。因而，在這種環境下，全球及中國自動光學檢測設備在未來幾年將迎來快速發展。

離線aoi設備效率提高有利于什么呢？

AOI檢測系統的軟件組成結合光學感測系統采集到的圖像數據，AOI檢測系統的軟件主要包括算法、影像處理軟件和通訊軟件。同樣AOI系統判斷一個組件是否是合格，也會設定一個規則，滿足規則的就合格，不滿足規則就是不良品。這個規則標準建模的方法即是算法，算法是整個軟件系統的重中之重，也是AOI檢測廠商的重要競爭力。AI成為AOI檢測技術進一步發展的關鍵因素。以AOI檢測應用范圍廣的PCB行業為例，中低端AOI檢測設備的誤判過篩率約為70%，即捕捉到的不良品中其實有70%的成品是合格的。因此目前PCB廠商多采取人工二次篩選，將實際合格的PCB板再度送回產線，預估一臺AOI檢測機常需配置4名人員進行二次檢查。伴隨AI技術的迅速發展，也給AOI檢測行業帶來了技術革新的契機。傳統AOI檢測與AIAOI辨識的差異，在于是否可針對未知瑕疵進行判定，傳統AOI檢測設備只能以設定好的參數標準為基準進行判斷，也就是邏輯性的思考，需要先定義瑕疵的樣本，再透過樣本進行檢測。但導入訓練成熟的AI技術后，AIAOI檢測系統能夠自行定義瑕疵范圍，進一步有效判別未知的瑕疵圖像，且這個學習的過程是在不斷重復進行積累的。在線AOI與離線AOI的區別是什么呢？汕頭高速AOI檢測設備原理

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