首先，給AOI進行編程，將相關PCB和元件數據學習。然后學習預測，將多塊焊接板利用光學進行檢測和算法分析，找出待測物的變化規律，建立標準的OK板模型，之后學習完成，進行在線調試，在批量生產前先進行小批次試產，將試產的PCBA與OK板進行比對，合格后再人工目檢，***對試產PCBA進行功能測試，如果都正常，就可以開放批量生產了。那么為何還需要人工目檢呢，這是因為雖然AOI在線檢測大幅提高產線的產能，可替代大量人工目檢，節省了人工和提高直通率以及降低誤判率，但是有些元件比較高或引腳比較高，會出現陰影或者局部暗部，由于AOI是光學檢測，一般比較難以照射到這些，因此可能會出現死角，所以需要在AOI后設置一個目檢崗位，盡量減少不良產品。只是放置了AOI，后面人工目檢可設置1-2個工作卡位即可。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。汕尾半導體AOI檢測設備值得推薦

AOI科普小知識AOI的含義-AOI（AutomatedOpticalInspection）的中文全稱是自動光學檢測，是基于光學原理來對焊接生產中遇到的常見缺陷進行檢測的設備。AOI是新興的一種新型測試技術，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/標志出來，供維修人員修整。-AOIsystem自動化光學檢測系統，以機械視覺檢測技術為基礎，利用攝影機或其他類型的光電感測器取代人眼獲取待測物體的圖像或者信息進行產品的檢查，利用電腦編程演算法取代人腦進行影像處理、分析以及質量檢定，利用機械取代人力進行產品搬運，大幅提高檢測的速度與精確度。AOI具有全自動化、可靠度高、穩定度高、可量化以及可整合等優點，但是需要明確的是，與任何大規模量產的生產方式相同，任何微小的錯誤都會被巨大的數量基數放大很多倍，因此通常都是高度成熟、高度自動化的制造業才會引入AOI量測技術。?清遠直銷AOI檢測設備AOI 檢測設備在光伏行業有哪些應用？檢測電池片缺陷，提升光伏組件品質。

SMT整線設備中AOI的作用隨著PCB產品向著超薄型、小組件、高密度、細間距方向快速發展。線路板上元器件組裝密度提高，PCB線寬、間距、焊盤越來越細小，已到微米級，人工目檢的方式已滿足不了，目前還有多數工廠還在采用人工目視的檢測方式，但是隨著電子產品小型化及低能耗化的市場需求越來越旺盛，電子元器件向小型化發展步伐也越來越快。此外，人容易疲勞和受情緒影響，相對于人工目檢而言，機器視覺設備具有更高的穩定性，可重復性和更高的精細度。減少員工培訓費用：訓練一個熟練的員工的速度已經遠遠落后于員工流失的速度。缺陷預警：即在前工序防止缺陷。我們在錫膏印刷、爐前、爐后位置都可以使用AOI產品及時截出壞機，通過現場人員的有效管控。減少PCBA的維修成本：通過在不同品質工位應用AOI，得到制程變化對品質影響的實時反饋資料。

AOI設備的上游主要包括光學元件供應商和機械元件、運動系統提供商，其中機械設備與其他技術的通用性較高，一般廠商均可提供；光學元件根據設備需求精密度要求不同，除了高級設備對工業相機要求較高以外總體可選擇的采購商較多；上游供應不會對設備商構成制約因素。下游主要包括PCB、FPD、半導體和其他行業AOI設備在SMT產線中的位臵通常為印刷后、貼片后（爐前）和回流焊后（爐后），其中印刷后是檢測的重要位臵，數據顯示60%-70%缺陷出現在印刷環節，在印刷后若能及時發現焊膏缺陷，只需洗板重新印刷即能重新獲得良品，維修成本比較低貼片后的位臵可視情況選擇是否放臵，若能在回流焊前發現缺陷維修成本尚低，到回流焊后則不僅成本較高，還有可能導致整個PCB報廢，因此對貼片后的檢測也將更加重視；回流焊后作為產品流出前的檢測是AOI當下流行的位臵，可有效提高產品良率。根據2000年的數據，20.8%的AOI應用于印刷后，21.3%用于貼片后，57.9%用于回流焊后，也基本印證了這種分配屬于市場認可的主流方案。除了SMT檢測，AOI設備在PCB行業還可以用于DIP檢測、外觀檢測等。其中DIP檢測與SMT類似，關鍵的放臵位臵是波峰焊后的檢測；外觀檢測可針對包括HDI、柔性板在內的電路板.AOI 檢測設備針對高密度互聯（HDI）電路板，優化檢測策略，應對微孔、盲孔等復雜結構。

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。想了解 AOI 檢測設備的技術動態？實時更新的行業資訊，帶你掌握前沿趨勢。清遠直銷AOI檢測設備

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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。汕尾半導體AOI檢測設備值得推薦