市場上的AOI檢測設備的大致流程是相同的，基本上都是通過圖形識別法。利用AOI系統中存儲的標準數字化圖像與實際檢測到的圖像進行比較，從而獲得檢測結果。AOI的光線照射有白光和彩色光兩個類型設備，白光是用256層次的灰度；彩色是用紅光，綠光，藍光，光線照射至焊錫/元器件的表面，通過光線反射到鏡頭中，產生二維圖像的三維顯示，來反饋焊點或者元器件的高度和色差。人看到和認識物體是通過光線反射回來的量進行判斷，反射量多為亮，反射量少為暗。AOI與人判斷的原理相同。AOI自動光學檢測儀及其工作原理AOI經過十幾年的發展，技術水平仍處于高速發展階段?；逋庥^檢查機AOI作用

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?！?。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?；谒惴ǖ臋z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。河源自動化AOI檢測設備生產廠家AOI自動光學檢測逐漸取代傳統的人工目檢，被普遍應用于LCD/TFT、晶體管和PCB等工業過程中。

AOI可用于生產線上的多個位置，在各個位置均可檢測特殊缺陷，但AOI檢查設備應放到一個可以盡早識別和改正較多缺陷的位置。因此一般將AOI放置在以下三個比較重要的位置：（1）錫膏印刷之后。如果錫膏印刷過程滿足要求，那么ICT發現的缺陷數量可大幅度的減少。典型的印刷缺陷一般有焊盤上焊錫不足、焊盤上焊錫過多、焊錫對焊盤的重合不良、焊盤之間的焊錫橋。（2）回流焊前。檢查是在元件貼放在板上錫膏印刷之后和PCB送入回流爐之前完成的。這是放置檢查機器的位置，因為這里可發現來自錫膏印刷以及機器貼放的大多數缺陷。不過一般這個位置放置SPI比較多，因為這個位置的檢查滿足過程跟蹤的目標。（3）回流焊后。在SMT工藝過程的***步驟進行檢查，這是目前AOI當下流行的選擇，因為這個位置可發現全部的裝配錯誤。回流焊后檢查可以提供高度的安全性，因為它識別由錫膏印刷、元件貼裝和回流過程引起的錯誤。

AOI檢測設備對SMT貼片加工的重要性AOI檢測設備的作用是：當自動檢測時，機器通過攝像頭自動掃描PCB，采集圖像，測試的焊點與數據庫中的合格的參數進行比較，經過圖像處理，檢查出PCB上缺陷，并通過顯示器或自動標志把缺陷顯示/標示出來，供SMT工藝工程師改善與及SMT維修人員修整。AOI設備包括:1、按結構分類有:簡易型手動離線AOI設備,離線AOI設備,在線AOI設備等;2、按分辨率分類有:0402元件AOI設備,0201元件AOI設備3、按相機分類有:單相機,雙相機,多攝像機等AOI設備可檢測的錯誤類型:1、刷錫后貼片前：橋接-移位-無錫-錫不足2、貼片后回流焊前：移位，漏料、極性、歪斜、腳彎、錯件3、回流焊或波峰焊后：少錫/多錫、無錫短接錫球漏料-極性-移位腳彎錯件4、PCB行業裸板檢測早前的AOI自動光學檢測設備主要用于檢測IC（即集成電路）封裝之后的表面印刷是否存在缺陷。

AOI檢測常見故障有哪些？1、字符檢測誤報較多AOI靠識別元件外形或文字等來判斷元件是否貼錯等，字符檢測誤報主要是由于元器件字符印刷及不同生產批次、不同元器件廠家料品字符印刷方式不同以及字符印刷顏色深淺、模糊或者灰塵等引起的誤判，需要用戶不斷的更改完善元件庫參數以及減少檢測關鍵字符數量的方法來減少誤報的出現。2、存在屏蔽圈遮蔽點、斜角相機的檢測盲區等問題在實際生產檢測中，事實證明合理的PCB布局以及料品的選擇可以減少盲區的存在。在實際布局過程中盡量采取合理的布局將極大減少檢測盲區的存在，同時在有遮擋的元件布局中可以考慮將元件旋轉90度以改變斜角相機的照射角度去避免元件引腳遮擋。同時元器件到PCB的邊緣應該至少留有3mm（0.12”）的工藝邊，并采用片式器件優先于圓柱形器件的選型方式。3、多錫、少錫、偏移、歪斜等問題工藝要求標準界定不同容易導致的誤判焊點的形狀和接觸角是焊點反射的根源，焊點的形成依賴于焊盤的尺寸、器件的高度、焊錫的數量和回流工藝參數等因素。為了防止焊接反射，應當避免器件對稱排列，同時合理的焊盤設計也將極大減少誤判現象的發生。詳情歡迎來電咨詢AOI工作原理自動光學檢測的光源分類？深圳在線式AOI檢測設備廠家價格

AOI光學檢測與X-RAY無損檢測兩者之間的區別。基板外觀檢查機AOI作用

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。基板外觀檢查機AOI作用