浙江自动AOI检测仪

AOI是AutomatedOpticalInspection的缩写，中文翻译是自动光学检测。AOI本身是一种技术，但目前大多指的是AOI设备，即自动光学检测设备。在国外AOI设备已经有一定的历史，AOl技术的主要应用领域包括PCB、FPD、半导体、光伏等多个行业，AOI设备多是在半导体和面板检测领域应用，导致目前AOI已经被默认为半导体和面板自动化检测的代名词，而且更多强调的是贴装、焊锡等表面缺陷的检测。随着技术的发展，已经出现了3D-AOI产品。当然，针对其他行业中的应用，如纺织品、金属等产品的表面检测，我们也可以这些检测设备为AOI设备，只不过目前其他行业的应用暂时没有这么广泛应用，这种共识还没有达成。 AOI是新兴起的一种新型测试技术，但发展迅速，很多厂家都推出了AOI测试设备。浙江自动AOI检测仪

光电转化器可以分为CCD（chargeCouplingdiode）和CMOS（complementarymetaloxidesemiconductor）两种。因为制作工艺与设计不同，CCD与CMOS传感器工作原理主要表现为数字电荷传送的方式的不同，工作原理如下图所示，CCD采用硅基半导体加工工艺，并设置了垂直和水平移位寄存器，电极所产生的电场推动电荷链接方式传输到模数转换器。这样的结构与设计很难集成很多的感光单元，制造成本高且功耗大；而CMOS采用无机半导体加工工艺，每像素设计了额外的电子电路，每个像素都可以被定位，而无需CCD中那样的电荷移位设计，对图像信息的读取速度远远高于CCD芯片，因光晕和拖尾等过度曝光而产生的非自然现象的发生频率要低得多，价格和功耗比CCD光电转化器也低，但其缺点是半导体工艺制作的像素单元缺陷多，灵敏度会有一些问题，同时，为每个像素电子电路提供所需的额外空间不会作为光敏区域。芯片表面上的光敏区域部分（定义为填充因子）小于CCD芯片。从理论上讲，这个原因导致可以收集的图像信息光子数会有所减少，所以，CMOS光电转化元件一般需要搭配高亮度光源，噪音也比较大。 自动AOI检测设备图像传感器是AOI系统采集图像的基础，目前市面上大多数厂商选择使用面阵相机。

除光电传感器外，AOI图像采集过程中照明系统也非常重要，选择比较好光源目的是保证被检测物体的特征区别于其他背景，涉及到光源的光谱特性，光源颜色的色温特性。高效率长寿命，高亮度且均匀的光源是必须考虑的参数，高亮度均匀性好的光源可以提高信噪比，而长寿命高效率则可以提高设备的稳定性，降低工作负荷。照明光源按照波长分类可以分为可见波长光源，特殊波长光源。可见波长光源也就是一般现代工业AOI检测设备中较常用的红绿蓝LED光源。

AOI检测的工作逻辑可以分为图像采集阶段（光学扫描和数据收集），数据处理阶段（数据分类与转换），图像分析段（特征提取与模板比对）和缺陷报告阶段这四个阶段（缺陷大小类型分类等）为了支持和实现AOI检测的上述四个功能，AOI设备的硬件系统包括了工作平台，成像系统，图像处理系统和电气系统四个部分，是一个集成了机械，自动化，光学和软件等多学科的自动化设备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。 现市面上的AOI的制程分调试型和学习型两种。

AOI就是自动光学辨识系统,是英文(AutoOpticalInspection)的缩写，国内叫做自动光学检测仪，现在已经普遍应用在电子行业的电路板组装生产线的外观检查并取代以往的人工目检。AOI自动光学检测设备的基本原理是利用影像技术来比对待测物与标准影像是否有过大的差异来判断待测物有否符合标准，所以AOI的好坏基本上也取决于其对影像的解析度、成像能力与影像辨析技术。早期时候AOI自动光学检测设备大多被拿来检测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焊锡组装后的品质状况，或是检查锡膏印刷后有否符合标准。AOI检测仪A系统多采用黑白相机成像，提高成像分辨能力，还要考虑图像运动过程拍摄图片模糊带来的不利影响。广州插件AOI光源

要选择一台适合自己AOI产品，我们首先要先了解AOI的基本架构和组成。浙江自动AOI检测仪

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。浙江自动AOI检测仪

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