福建新一代AOI编程

AOI技术实现要素：本发明所要解决的技术问题是提供一种AOI检测方法，其可降低现场操作人员误判的几率，提高产品质量。为达上述目的，一种AOI检测方法,其通过一AOI检测设备执行，用于检测待测PCBA板卡,其包括以下步骤:a.启动一AOI检测程序，对该待测PCBA板卡上的元件进行检测获得一检测数据,；b．判断该检测数据是否超过一预先设置的阈值，如果是则执行步骤c，如果否则执行步骤f；c.判断该待测PCBA板卡的检测数据是否大于一预先设置的第二阈值，如果是则执行步骤d，如果否则执行步骤e；d.判定该待测PCBA板卡为不合格产品并存储该待测PCBA板卡的检测结果；e.根据现场操作人员的输入信息，储存该待测PCBA板卡的检测结果；以及f.判定该待测PCBA板卡为合格产品并存储该待测PCBA板卡的检测结果。 AOI通过光的反射、斜面反射、漫反射分别得到元件本体、焊点、焊盘的不同颜色信息。福建新一代AOI编程

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。 东莞在线AOI原理主要用于生产问题明确、数量和速度为关键因素、产品混合度高的产品的检测。

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。

AOI的全称是自动光学检测，是基于光学原理来对焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的设备。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。目前AOI的功能一般都比较全，也没有多大的差别。下面就一些常见的功用作一些简要的说明。1、分辨率的选择：AOI的分辨率应以像元的尺寸大小作为判别的条件，也就是空间分辨率来衡量。像素的大小不是判别AOI检出能力的标准，准确地讲像素大，是决定单位面积像元尺寸大小的因素。如果单位面积不同，像素再高也没有可比性。2、特殊功能的选择：如果你要对多连板的PCBA进行检测，就一定要选择有跳板功能的AOI，也就是有区域选择功能的AOI。如果你将AOI用作质量的过程控制，那么，你在选择AOI时，一定要选择具有RPC功能的AOI，也就是具有实时工艺过程控制的AOI。 AOI的相机按摄取图像的模式分为面阵相机和线阵相机。

AOI检测可用于测量和错误检测的复杂检测任务基于被识别物体的特征，AOI系统可根据即将发生的问题承接光学测量任务，并确定与这些标准的任何偏差。工业机器视觉始终关注所谓的灰度值偏差。灰度值表示像素的亮度，与颜色无关。根据这个灰度偏差的配置方式，您将可应用于：分拣物品（食品、商品）检测问题（划痕、截留）测量尺寸（包裹、O型圈）检查表面（菲林、玻璃）或者检查电路板（用于正确布置焊接点）灵活应用于不同场合您可在生产过程中的各个节点设置自动光学检测（AOI检测），以适应特定的需要：直接在生产中设置或作为包装过程的组成部分；既可以进行100％的控制，也可以进行试错法测试。使用具有高帧速率且功能强大的工业相机，您将可在不中断生产流程的情况下进行检测。AOI检测原理是采用摄像技术将被检测物体的反射光强以定量化的灰阶值输出，分析判定缺陷并进行分类的过程。浙江在线AOI编程

AOI一般可以发现大部分缺陷，存在少量的漏检问题，不过主要影响其可靠性的还是误检问题。福建新一代AOI编程

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。福建新一代AOI编程

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