广东AOI原理

适应性程序没有发现转到无铅会对焊点质量的检查带来什么影响。缺陷看上去还是一样的。毫无疑问，只需要稍微修改一下数据库，就足以排除其他误报可能会带来的影响。在元件顶上的内容改变时，就需要大量的工作，确定门限值。这些可以纳入到标准数据库中。在元件的一端立起来时，打开其他环节的检测，便可以进行可靠的分析。对于桥接的形成或者元件一端立起来的普遍看法，证明常常不是那样。经验表明，桥接的形成没有改变，元件一端立起来的现像就会有所减少。转到使用无铅焊膏并不需要投资新的系统或者设备，只要使用的AOI系统配备了灵活的传感器模块、照明和软件，就足以适应这些变化了。 AOI软件运算法则很多，有灰度相关法、边缘识别法、固态建模法、统计外形建模法等。广东AOI原理

当前电子产品日渐向着小型化趋势发展，对产品元器件的微型化要求也越来越高，微型器件的组装和检测难以只通过人工完成，由此产生越来越多的自动检测设备需求。与此同时，自动检测设备还能够健身制造成本、提升产品质量，AOI检测设备代替人工的进程发展较快。在此背景下，中国自动光学检测行业逐步发展起来。从AOI检测设备来看，目前AOI检测设备是SMT加工厂必备的设备，平均一条SMT生产线至少需要2-3台AOI检测设备，但我国AOI检测设备的渗透率较低，只为50%左右。 江西在线AOI编程AOI检测不仅是一部检测设备，对大量不良结果进行分类和统计，可以发现不良发生的原因。

AOI技术向智能化方向发展是SMT发展带来的必然要求。在SMT的微型化、高密度化、快速组装化、品种多样化发展特征下，检测信息量大而复杂，无论是在检测反馈实时性方面，还是在分析、诊断的正确性方面，依赖人工对AOI获取的质量信息进行分析、诊断几乎已经不可能，代替人工进行自动分析、诊断的智能AOI技术成为发展的必然。对各种缺陷的特征提取和缺陷识别与分类进行研究;针对高密度PCB视觉检测系统中要检测的缺陷细小，缺陷的种类繁多，特征不易确定等问题，对于各种不同缺陷的特征提取技术和各种分类方式进行研究，采用机器学习的方法，设计不同的分类器，并对不同分类器的分类效果和误差进行比较和分析，采用优化的分类器可以实现对缺陷的快速检出和准确分类，并尽可能地提高分类器的智能化水平。

基本的AOI技术包含下列子系统：高速高精度XY方向的运动控制系统;机械光学系统;高精度高可靠性图像采集系统;智能图像识别与错误检测系统。这些子系统构成了一个与多维测量和错误检测密切相关的设备。注意到AOI识别是机器视觉在印刷电路板领域的具体应用，换言之，印刷电路板的缺陷检测实质上是属于模式识别的范畴。它将PCB上的不同缺陷视为不同的模式类，从采集到的图像信号中提取和选择特征，根据特征向量构造判别函数，进行缺陷分类，即模式识别。识别算法的好坏直接影响到智能图像识别系统的性能，进而影响整个AOI系统的性能。从机器视觉的发展来看，目前在AOI上面至少可以完整地应用以下的视觉识别算法。AOI系统是集精密机械、自动控制、光学图像处理、软件系统等多学科的自动化设备。

AOI系统集成技术牵涉到关键器件、系统设计、整机集成、软件开发等。AOI系统中必不可少的关键器件有图像传感器（相机）、镜头、光源、采集与预处理卡、计算机（工控机、服务器）等。图像传感器常用的是各种型号的CMOS/CCD相机，图像传感器、镜头、光源三者组合构成了大多数自动光学检测系统中感知单元，器件的选择与配置需要根据检测要求进行合计设计与选型。光源的选择（颜色、波长、功率、照明方式等）除了分辨与增强特征外，还需考虑图像传感器对光源光谱的灵敏度范围。镜头的选择需要考虑视场角、景深、分辨率等光学参数，镜头的光学分辨率要和图像传感器的空间分辨率匹配才能达到比较好的性价比。一般情况下，镜头的光学分辨率略高于图像传感器的空间分辨率为宜，尽可能采用黑白相机成像，提高成像分辨能力。图像传感器（相机）采用面阵或线阵需根据具体情况而定，选型时需要考虑的因素有成像视场、空间分辨率、小曝光时间、帧率、数据带宽等。 AOI检测仪有很高的自洁能力，不能给生产环境尤其被测工件本身带来二次污染，这会影响系统构件的材料选型。北京专业AOI检测

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AOI自动光学检测设备有个比较大的缺点是有些灰阶或是阴影明暗不是很明显的地方，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别，但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，像是屏蔽框肋条或是其边缘底下的元件，往往就会因为AOI检测不到而漏掉。总之，AOI自动光学检测设备虽然好用但确实也有些先天上的限制，不过可以用在即时的SMT初步品质分析，并马上回馈SMT的品质状况，让SMT制程作业加以改善，的确可以有效提高SMT的产出良率。广东AOI原理

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