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AOI的发展需求集成电路（IC）当然是现今人类工业制造出来结构精细的人造物之一，而除了以IC为主的半导体制造业，AOI亦在其他领域有很重要的检测需求。①微型元件或结构的形貌以及关键尺寸量测，典型应用就是集成电路、芯片的制造、封装等，既需要高精度又需要高效率的大量检测②精密零件与制程的精密加工与检测，典型应用就是针对工具机、航空航天器等高精度机械零件进行相关的粗糙度、表面形状等的量测，具有高精度、量测条件多变等特点。③生物医学检测应用，典型应用就是各式光学显微镜，结合相关程序编程、AI即可辅助判断相关的生物、医学信息判断。④光学镜头或其他光学元件的像差检测。‍AOI的包含情况以及三种检测方法，欢迎来电咨询！阳江高速AOI检测设备服务

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。广州高速AOI检测设备按需定制AOI是SMT贴片生产过程中重要的设备之一，是保证产品品质的关键手段。

1.在SMT产线中，AOI主要应用于印刷后AOI，即检测坍塌、桥接、无焊膏、焊膏过少、焊膏过多等；贴片后AOI，即偏移、元器件漏贴、侧立、元器件极性贴反等；焊接后AOI，即错位、桥接、立碑、焊点过小、焊点过大等。在进行不同环节的检测时，其侧重也有所不同。通过以上我们知道，印刷缺陷有很多种，大体上可以分为焊盘上焊膏不足、焊膏过多；大焊盘中间部分焊膏刮擦、小焊盘边缘部分焊膏拉尖；印刷偏移、桥连及沾污等。形成这些缺陷的原因也有很多，包括焊膏流变性不良、模板厚度和孔壁加工不当、印刷机参数设定不合理、精度不高、刮刀材质和硬度选择不当、PCB加工不良等。那么通过AOI可以有效监控焊膏印刷质量，并对缺陷数量和种类进行分析，从而改善印刷制程。

焊膏印刷是SMT的初始环节，也是大部分缺陷的根源所在，大约60%-70%的缺陷出现在印刷阶段，如果在生产线的初始环节排除缺陷，可以比较大限度地减少损失，降低成本，因此，很多SMT生产线都为印刷环节配备了AOI检测。印刷缺陷有很多种，大体上可以分为焊盘上焊膏不足、焊膏过多；大焊盘中间部分焊膏刮擦、小焊盘边缘部分焊膏拉尖；印刷偏移、桥连及沾污等，形成这些缺陷的原因包括焊膏流变性不良、模板厚度和孔壁加工不当，印刷机参数设定不合理、精度不高、刮刀材质和精度选择不当、PCB加工不良等，通过AOI可以有效监控焊膏印刷质量，并对缺陷数量和种类进行分析，光霸绵从而改善印刷制程。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，欢迎来电了解详情。

AOI的种类由于设计思路及性能的不同，AOI系统可大致分为以下几种：1)按图象拾取设备分类：①使用黑白CCD摄像头②使用彩色CCD摄像头③使用高分辨率扫描仪2）按测试项目分类：①主要检测焊点②主要检测元件③元件和焊点都检测3）按设备的结构分类①需要气源供气②不需气源供气4）按测试时的相对运动方式分类①电路板固定，摄像头或扫描仪移动②摄像头和电路板各往一个方向运动③摄像头固定，电路板进行两个方向的运动AOI的三种机型：结合以上的各种配置，形成了主要的三种机器类型：回流炉前无气源，电路板固定，元件检测为主，连焊检测为辅。回流炉后使用，需要气源，电路板动，进行元件、焊点、连焊检测。可兼容以上两项的检测，无气源，电路板固定不动。详情欢迎来电咨询。AOI也就是自动光学检测仪，包括自动巡检、自动报警、异常显示等功能，基本上能够实现自动化操作。广州全自动AOI检测设备生产厂家

机器视觉AOI检测AOI(AutomatedOpticalInspection)的全称是自动光学检测。阳江高速AOI检测设备服务

AOI检测系统的软件组成结合光学感测系统采集到的图像数据，AOI检测系统的软件主要包括算法、影像处理软件和通讯软件。同样AOI系统判断一个组件是否是合格，也会设定一个规则，满足规则的就合格，不满足规则就是不良品。这个规则标准建模的方法即是算法，算法是整个软件系统的重中之重，也是AOI检测厂商的重要竞争力。AI成为AOI检测技术进一步发展的关键因素。以AOI检测应用范围广的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。因此目前PCB厂商多采取人工二次筛选，将实际合格的PCB板再度送回产线，预估一台AOI检测机常需配置4名人员进行二次检查。伴随AI技术的迅速发展，也给AOI检测行业带来了技术革新的契机。传统AOI检测与AIAOI辨识的差异，在于是否可针对未知瑕疵进行判定，传统AOI检测设备只能以设定好的参数标准为基准进行判断，也就是逻辑性的思考，需要先定义瑕疵的样本，再透过样本进行检测。但导入训练成熟的AI技术后，AIAOI检测系统能够自行定义瑕疵范围，进一步有效判别未知的瑕疵图像，且这个学习的过程是在不断重复进行积累的。阳江高速AOI检测设备服务

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