AOI工作的原理對比1.統計建模方式：圖像對比（ImageMatching）的處理方式。通過對OK模板與實際圖像的對比，求出差異的程度，來進行檢測。這種方式對使用人員要求低，但適應性，檢測能力方面有諸多問題。早期，因為開發簡單，我國有不少AOI制造商，加以改善（模板有多幅OJ圖像疊加而成），美其名曰：“統計建?！薄?.邏輯算法方式：通過算法對圖像的特征點的抽取，來進行檢測。這種方式對使用人員要求有一定的經驗?；谒惴ǖ臋z測方法經過很多年的發展，已經非常成熟穩定，并且在實際運用中取得了很好的效果。被行業前列的AOI制造商采用。AOI在SMT貼片加工中的使用優點。潮州精密AOI檢測設備值得推薦

AOI測試的主要功能:1.高效率檢測，不受PCB安裝密度影響。2.面對不同的檢測項目，能夠結合光學成像處理技術，有針對的檢測方法。3.操作界面簡潔人性化，輕松易上手。4.能夠顯示實際的不良圖像，方便操作人員進行**終的視覺驗證。5.統計NG數據的同時分析不良原因，實時反饋給機床技術信息。AOI自動光學檢測是實現工業自動化的一種有效檢測方法，并逐漸取代傳統的人工目檢，被普遍應用于LCD/TFT、晶體管和PCB等工業過程中。它能夠有效地檢測安裝質量、焊點質量等。通過使用AOI作為減少缺陷的工具，在裝配過程的后段檢測缺陷并避免將缺陷發送到**終裝配步驟，降低維修成本，避免報廢不固定電路板，能夠降低生產企業的成本的同時又能保證產品質量的穩定，提高產品的競爭力。廣州多功能AOI檢測設備原理SMT加工中AOI設備的用途——自動化光學檢測。

AOI檢測流程首先，給AOI進行編程，將相關PCB和元件數據學習。然后學習預測，將多塊焊接板利用光學進行檢測和算法分析，找出待測物的變化規律，建立標準的OK板模型，之后學習完成，進行在線調試，在批量生產前先進行小批次試產，將試產的PCBA與OK板進行比對，合格后再人工目檢，之后對試產PCBA進行功能測試，如果都正常，就可以開放批量生產了。那么為何還需要人工目檢呢，這是因為雖然AOI在線檢測大幅提高產線的產能，可替代大量人工目檢，節省了人工和提高直通率以及降低誤判率，但是有些元件比較高或引腳比較高，會出現陰影或者局部暗部，由于AOI是光學檢測，一般比較難以照射到這些，因此可能會出現死角，所以需要在AOI后設置一個目檢崗位，盡量減少不良產品。只是放置了AOI，后面人工目檢可設置1-2個工作卡位即可。

AOI工作原理自動光學檢測的光源分為兩類：可見光檢測和X光檢測AOI檢測分為兩部分：光學部分和圖像處理部分，通過光學部分獲得需要檢測的圖像；通過圖像處理部分來分析、處理和判斷。圖像處理部分需要很強的軟件支持，因為何種缺陷需要不同的計算方法用電腦進行計算和判斷。燈光變化的智能控制人認識物體是通過光線反射回來的量進行判斷，反射量多為量，反射量少為暗。AOI與人判斷原理相同。AOI通過人工光源LED燈光代替自然光，光學透鏡和CCD代替人眼，把從光源反射回來的量與已經編好程的標準進行比較、分析和判斷。對AOI來說，燈光是認識影響的關鍵因素，但光源受環境溫度、AOI設備內部溫度上升等因素影響，不能維持不變的光源，因此需要通過“自動跟蹤”燈光“透過率“對燈光變化進行智能控制。焊點檢測原理AOI是X、Y平面（2D）檢測，而焊點是立體的，因此需要3D檢測焊點高度（Z）。3D檢測的方法有當下流行的是采用頂部燈光和底部燈光照射—用頂部燈光照射焊點和Chip元件時，元件部分燈光反射到camera，而焊點部分光線反射出去。與此相反，用底部（水平）燈光照射時，元件部分燈光反射出去，焊點部分光線反射到career。急用底部燈光可以得到焊點部分的影響。在SMT中，AOI主要應用于焊膏印刷檢測、元件檢驗、焊后組件檢測。

可簡單地將AOI分為預防問題和發現問題2種，印刷、貼片之后的檢測歸類與預防問題，回流焊后的檢測歸類于發展問題，在回流焊后端檢測中，檢測系統可以檢查元件的缺失、偏移和歪斜情況，以及所有極性方面的缺陷，還一定要對焊點的正確性以及焊膏不足、焊接短路和翹腳等缺陷進行檢測，回流焊后端檢測是目前AOI 當下流行的選擇，此位置可發現全部的裝配錯誤，提供高度的安全性，圖4為某型AOI對回流焊后PCB的檢測圖像，采用了3種不同的照明模式，分別側重于焊點，零件和雷射印刷文字圖像的采集。圖5為回流焊后AOI識別的不同類型的缺陷。AOI檢測圖像對比實現原理目前比較流行的圖像對比方式有哪三種？梅州銷售AOI檢測設備市場價

智能制造中的AOI檢測技術AOI檢測技術具有自動化、非接觸、速度快、精度高、穩定性高等優點。潮州精密AOI檢測設備值得推薦

AOI檢測系統的軟件組成結合光學感測系統采集到的圖像數據，AOI檢測系統的軟件主要包括算法、影像處理軟件和通訊軟件。同樣AOI系統判斷一個組件是否是合格，也會設定一個規則，滿足規則的就合格，不滿足規則就是不良品。這個規則標準建模的方法即是算法，算法是整個軟件系統的重中之重，也是AOI檢測廠商的重要競爭力。AI成為AOI檢測技術進一步發展的關鍵因素。以AOI檢測應用范圍廣的PCB行業為例，中低端AOI檢測設備的誤判過篩率約為70%，即捕捉到的不良品中其實有70%的成品是合格的。因此目前PCB廠商多采取人工二次篩選，將實際合格的PCB板再度送回產線，預估一臺AOI檢測機常需配置4名人員進行二次檢查。伴隨AI技術的迅速發展，也給AOI檢測行業帶來了技術革新的契機。傳統AOI檢測與AIAOI辨識的差異，在于是否可針對未知瑕疵進行判定，傳統AOI檢測設備只能以設定好的參數標準為基準進行判斷，也就是邏輯性的思考，需要先定義瑕疵的樣本，再透過樣本進行檢測。但導入訓練成熟的AI技術后，AIAOI檢測系統能夠自行定義瑕疵范圍，進一步有效判別未知的瑕疵圖像，且這個學習的過程是在不斷重復進行積累的。潮州精密AOI檢測設備值得推薦