北京插件AOI测试

图像采集阶段（光学扫描和数据收集）AOI的图像采集系统主要包括光电转化摄影系统，照明系统和控制系统三个部分。因为摄影得到的图像被用于与模板做对比，所以获取的图像信息准确性对于检测结果非常重要，可以想象一下，如果图像采集器看不清楚或看不到被检测物体的特征点，那么也就无法谈到准确的检出。下面我们对光电转化摄影系统，照明系统和控制系统三个部分逐一分析介绍。首先，光电转化摄影系统指的是光电二极管器件和与之搭配的成像系统。是获得图像的”眼睛”,原理都是光电二极管接受到被检测物体反射的光线，光能转化产生电荷，转化后的电荷被光电传感器中的电子元件收集，传输形成电压模拟信号。二极管吸收光线强度不同时生成的模拟电压大小不同，依次输出模拟电压值被转化为数字灰阶0-255值，灰阶值反映了物体反射光的强弱，进而实现识别不同被检测物体的目的。离线AOI能够自动识别电路板上的不良电路、短路等问题。北京插件AOI测试

AOI又叫自动光学检测仪，是应用于表面贴装生产流水线上的一种自动光学检查装置，可有效的检测印刷质量、贴装质量以及焊点质量。AOI的中心是CCD摄像系统抓取图片，然而通过图像处理卡与计算机处理软件系统等系列的算法处理后，与标准图像进行对比，发现缺陷，并生产文件。使用AOI可以在装配工艺过程的早期查找和消除错误，以实现良好的过程控制。早期发现缺陷将避免将不良品送到后工序的装配阶段，AOI将减少修理成本避免报废不可修理的电路板。 在线AOI检测离线AOI能够自动调整检测参数，适应不同的电路板。

AOI图像采集的然后一个关键步骤是控制系统，光电传感器的FOV（视窗）有限，物体高速运动中准确地抓拍到清晰的图像，软硬件协调动作非常重要，如下图所示，当图像传感器与机台移动速度不匹配时造成图像的拉伸，收缩等变形，所以，载物移动平台XY方向移动与图像采集光电传感器的同步移动影响到数据的准确，要在固定光照，等间距下拍摄一幅清晰的图像，高精度的导轨，电机和运动控制程序是非常必要的。数据处理阶段（数据分类与转换）数据处理阶段是图像的预处理阶段，是采集图像的加工处理过程，为图像比对提供准确可靠的图片信息，主要包含了背景噪音减少，图像增强和锐化等过程。

爱为视（Aivs），新一代智能插件AOI，有小批量多品种4条插件线的板子，通过移栽机共用一条波峰焊，爱为视插件炉前检查设备支持4-6款产品同时混板检测，有效拦截错/漏/反/多等问题，模板自动切换，无需人员调试，赢得客户信赖！本公司产品基本功能有：一、“不良品显示:一听、二看、三聚焦”；二、“追溯：可以实时输出，支持按条码、二维码、机型、时间等维度进行追溯，支持MES对接”；三、“多机种共线生产：可以支持六种板子同时过流水线，模板自动调用”。 该产品支持多种检测模式，包括单面、双面、多层等。

智能制造中的AOI检测技术AOI集成了图像传感技术、数据处理技术、运动控制技术，在产品生产过程中，可以执行测量、检测、识别和引导等一系列任务。简单地说，AOI模拟和拓展了人类眼、脑、手的功能，利用光学成像方法模拟人眼的的视觉成像功能，用计算机处理系统代替人脑执行数据处理，随后把结果反馈给执行或输出模块。AOI检测技术系统集成之精密机械在AOI检测系统中，需要精心设计被测物体的支撑方式、精密传输与定位装置，这牵涉到精密机械技术，尤其在FPD、硅片、半导体和一些光学组件等精密制造与组装行业。在这些领域，制造过程需在超净间进行，比如对于大型零件（如高世代的液晶玻璃基板、硅片等）的在线检测，需要采取气浮支撑、定位与传输机构，因为环境污染会影响系统构件的材料选型、气动及自动化装置选型、运动导轨的设计与器件选型等。 AOI技术可以通过使用人工智能和机器学习算法来自动识别电路板上的问题。智能AOI检测

AOI技术可以通过使用大数据分析和预测模型来预测电子制造过程中的问题。北京插件AOI测试

AOI图像采集的一个关键步骤是控制系统，光电传感器的FOV（视窗）有限，物体高速运动中准确地抓拍到清晰的图像，软硬件协调动作非常重要，如下图所示，当图像传感器与机台移动速度不匹配时造成图像的拉伸，收缩等变形，所以，载物移动平台XY方向移动与图像采集光电传感器的同步移动影响到数据的准确，要在固定光照，等间距下拍摄一幅清晰的图像，高精度的导轨，电机和运动控制程序是非常必要的。在AOI检测中，噪声是造成图像退化的因素之一，起因是AOI图像获取，传输过程中，外界杂散光，光电二极管电子噪声及温度，光源的不稳定不均匀，机械系统的抖动，传感器温度等原因导致，不可避免的使得图像因含有噪音而变得模糊。给图像识别，图像切割等后续处理工作带来了困难。 北京插件AOI测试