珠海国内AOI检测设备保养

AOI检测设备误判的定义

AOI检测误判的定义及存在原困、 检测误判的定义及存在原困、检测误判的定义及存在原困误判的三种理解及产生原因可以分为以下几点：

1、元件及焊点本来有发生不良的倾向，但处于允收范围。如元件本来发生了偏移，但在允收范围内；此类误判主要是由于阙值设 定过严造成的，也可能是其本身介于不良与良品标准之间，AOI与MV(人工目检)确认造成的偏差，此类误判是可以通过调整及 与MV协调标准来降低。

2、元件及焊点无不良倾向，但由于DFM设计时未考虑AOI的可测性，而造成AOI判定良与否有一定的难度，为保证检出效果，将 引入一些误判。如焊盘设计的过窄或过短，AOI进行检测时较难进行很准确的判定，此类情况所造成的误判较难消除，除非改进 DFM或放弃此类元件的焊点不良检测。

3、由于AOI依靠反射光来进行分析和判定，但有时光会受到一些随机因素的干扰而造成误判。如元件焊端有脏物或焊盘侧的印制 线有部分未完全进行涂敷有部分裸露，从而造成搜索不良等。并且检测项目越多，可能造成的误报也会稍多。此类误报属随机误 报，无法消除。 AOI自动光学检测仪及其工作原理AOI经过十几年的发展，技术水平仍处于高速发展阶段。珠海国内AOI检测设备保养

3分钟了解智能制造中的AOI检测技术

      AOI检测技术具有自动化、非接触、速度快、精度高、稳定性高等优点，能够满足现代工业高速、高分辨率的检测要求，在手机、平板显示、太阳能、锂电池等诸多行业应用较广。

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。

      以AOI检测应用较广的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。拥有了训练成熟的AI技术加持后，AIAOI检测系统不断学习，能够自行定义瑕疵范围，进一步有效判别未知的瑕疵图像。AI视觉辨识技术能辅助AOI检测能够大幅提升检测设备的辨识正确率，有效降低误判过筛率，加速生产线速度。这就是智能制造。 汕尾全自动AOI检测设备功能AOI的设备构成AOI检测的工作逻辑？

AOI的包含情况以及三种检测方法

一、AOI系统一般包含：

1.照明系统

2.光学透镜

3.CCD摄像系统

4.检测工作台

5.检测程序

6.预存模板

7.图像处理识别系统

8.数据记录处理系统

二、三种检测算法

1.DRC检测

基本思想：DRC使用一套用户设计的规则来检测违反设计规则的二进制数据，所有不符合规则的特征都认为是缺陷。

规则包括：允许的较大较小线宽、较大较小焊盘尺寸、较小导体间距、所有线宽都必须以焊盘结束等。检测缺陷：毛刺、鼠咬、线条、间距、焊盘尺寸违反等。

2.特征比较

基本思想：分别提取模板（CAM或者黄金模板）和待检图像中的链接性特征，然后比较结果，不同之处就是缺陷。检测缺陷：开路，短路

3.粗检测缺陷

基本思想：将模板图像和待检图像进行异或运算，得到图像之间的不同。检测缺陷：大缺陷（丢失或多余的大焊盘）

AOI在SMT各工序的应用

在 SMT 中，AOI 主要应用于焊膏印刷检测、元件检验、焊后组件检测。在进行不同环节的检测时，其侧重也有所不同。

1.     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。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。

 2.     元件贴装环节对设备精度要求很高，常出现的缺陷有漏贴、贴错、偏移歪斜、 极性相反等。AOI检测可以检查出上述缺陷，同时还可以在此检查连接密间距和BGA 元件的焊盘上的焊膏。

 3.     在回流焊后端检测中，AOI可以检查元件的缺失、偏移和歪斜情况，以及所有极性方面的缺陷，还能对焊点的正确性以及焊膏不足、焊接短路和翘脚等缺陷进行检测。

SMT加工中AOI设备的用途——自动化光学检测。

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工作流程进料→AOI检验→VRS确认→荧光幕监视修补→出货为什么需要AOI？深圳多功能AOI检测设备按需定制

AOI机器视觉检测系统应用领域视觉检测自动化设备的应用范围较广。珠海国内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AI AOI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，AI AOI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。 珠海国内AOI检测设备保养

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