茂名自动化AOI检测设备保养

AOI检测发展历程：1985年至1995年期间，我国的AOI由空白期逐渐衍生：我国引进首台贴片机后，AOI检测进入起步阶段；1996年至2003年期间，以康耐德视觉为首的企业开启AOI检测设备的国内生产制造的之路；2004年至2010年期间，我国进入了AOI的快速发展期：AOI新技术不断发展，国内品牌开始与国外品牌进行战略性合作，不断研制更先进的设备。2011年后，我国AOI进入人工智能化阶段：伴随着大数据、人工智能、机器学习等新技术的不断应用，AOI检测不断朝着智能化系统方向进步。AOI的发展需求集成电路。茂名自动化AOI检测设备保养

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。河源全自动AOI检测设备设备AOI的工作原理是什么呢？

AOI的基本原理与设备构成什么是AOI？AOI（automaticallyopticalinspection）光学自动检测，是通过光学系统成像实现自动检测的一种手段，同时也是众多自动图像传感检测技术中的检测技术之一，准确并且高质量的光学图像并加工处理是其重要技术点。AOI的研发背景及其优势AOI检测技术应运而生的背景是电子元件集成度与精细化程度高，检测速度与效率更高，检测零缺陷的发展需求其比较大优点是节省人力，降低成本，提高生产效率，统一检测标准和排除人为因素干扰，保证了检测结果的稳定性，可重复性和准确性，及时发现产品的不良，确保出货质量。AOI检测的基本原理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，通过与标准图像的灰阶值进行比较，分析判定缺陷并进行分类的过程与人工检查做一个形象的比喻，AOI采用的普通LED或特殊光源相当于人工检查时的自然光，AOI采用的光学传感器和光学透镜相当于人眼，AOI的图像处理与分析系统就相当于人脑，即“看”与“判”两个环节

AOI设备的原理1.焊锡表面具有光的平面镜反射性质，因此照射在焊锡表面的光，遵循入射角=反映射角方向进行反射。2.光源设计通过“红色、绿色、蓝色”不同角度的光源照射，反映被造物体的曲面的变化情况。从而达到检测元件焊接弧度的目的。3.不同的曲面弧度上，颜色反映了弧度的变化特性。“红光”“绿光”“蓝光”的亮度强弱比例，是保证这一检测原理的关键。①红色：上锡角度相对较低时，红光反射回像机。（1°-25°）②绿色：上锡角度相对高一些时绿光反射回像机。（25°-45°）③蓝色：上锡角度较高时，蓝光反射回像机。（45°以上）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。

AOI检测常见故障有哪些？1、字符检测误报较多AOI靠识别元件外形或文字等来判断元件是否贴错等，字符检测误报主要是由于元器件字符印刷及不同生产批次、不同元器件厂家料品字符印刷方式不同以及字符印刷颜色深浅、模糊或者灰尘等引起的误判，需要用户不断的更改完善元件库参数以及减少检测关键字符数量的方法来减少误报的出现。2、存在屏蔽圈遮蔽点、斜角相机的检测盲区等问题在实际生产检测中，事实证明合理的PCB布局以及料品的选择可以减少盲区的存在。在实际布局过程中尽量采取合理的布局将极大减少检测盲区的存在，同时在有遮挡的元件布局中可以考虑将元件旋转90度以改变斜角相机的照射角度去避免元件引脚遮挡。同时元器件到PCB的边缘应该至少留有3mm（0.12”）的工艺边，并采用片式器件优先于圆柱形器件的选型方式。3、多锡、少锡、偏移、歪斜等问题工艺要求标准界定不同容易导致的误判焊点的形状和接触角是焊点反射的根源，焊点的形成依赖于焊盘的尺寸、器件的高度、焊锡的数量和回流工艺参数等因素。为了防止焊接反射，应当避免器件对称排列，同时合理的焊盘设计也将极大减少误判现象的发生。AOI工作原理自动光学检测的光源分类？惠州精密AOI检测设备

SMT整线设备中AOI的作用随着PCB产品向着超薄型、小组件、高密度、细间距方向快速发展。茂名自动化AOI检测设备保养

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。茂名自动化AOI检测设备保养

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