云浮國內(nèi)AOI檢測設(shè)備設(shè)備

來源: 發(fā)布時(shí)間:2023-02-02

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(xiàng)目,能夠結(jié)合光學(xué)成像處理技術(shù),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(shí)際的不良圖像,方便操作人員進(jìn)行**終的視覺驗(yàn)證。5.統(tǒng)計(jì)NG數(shù)據(jù)的同時(shí)分析不良原因,實(shí)時(shí)反饋給機(jī)床技術(shù)信息。AOI自動(dòng)光學(xué)檢測是實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動(dòng)化的一種有效檢測方法,并逐漸取代傳統(tǒng)的人工目檢,被普遍應(yīng)用于LCD/TFT、晶體管和PCB等工業(yè)過程中。它能夠有效地檢測安裝質(zhì)量、焊點(diǎn)質(zhì)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(fā)送到**終裝配步驟,降低維修成本,避免報(bào)廢不固定電路板,能夠降低生產(chǎn)企業(yè)的成本的同時(shí)又能保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定,提高產(chǎn)品的競爭力。AOI也就是自動(dòng)光學(xué)檢測儀,包括自動(dòng)巡檢、自動(dòng)報(bào)警、異常顯示等功能,基本上能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化操作。云浮國內(nèi)AOI檢測設(shè)備設(shè)備

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SMT加工中AOI設(shè)備的用途自動(dòng)化光學(xué)檢測是一種利用光學(xué)捕捉PCB圖像的方法,以查看組件是否丟失,是否在正確的位置,以識別缺陷,并確保制造過程的質(zhì)量。它可以檢查所有尺寸的組件,如01005,0201,和0402s和包,如BGAs,CSPs,LGAs,PoPs,和QFNs。AOI的引入開啟了實(shí)時(shí)巡檢功能。隨著高速、大批量生產(chǎn)線的出現(xiàn),一個(gè)不正確的機(jī)器設(shè)置、在PCB上放置錯(cuò)誤的部件或?qū)R問題都可能導(dǎo)致大量的制造缺陷和隨后在短時(shí)間內(nèi)的返工。當(dāng)初的AOI機(jī)器能夠進(jìn)行二維測量,如檢查板的特征和組件的特征,以確定X和Y坐標(biāo)和測量。3D系統(tǒng)在2D上進(jìn)行了擴(kuò)展,將高度維度添加到方程中,從而提供X、Y和Z坐標(biāo)和測量。注意:有些AOI系統(tǒng)實(shí)際上并不“測量”組件的高度。AOI在制造過程早期發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤,并在板被移到下一個(gè)制造步驟之前保證工藝質(zhì)量。AOI通過向生產(chǎn)線反饋并提供歷史數(shù)據(jù)和生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)來幫助提高產(chǎn)量。確保質(zhì)量在整個(gè)過程中得到控制,節(jié)省了時(shí)間和金錢,因?yàn)椴牧侠速M(fèi)、修理和返工、增加的制造勞動(dòng)力、時(shí)間和費(fèi)用,更不用說所有設(shè)備故障的成本。詳情歡迎來電咨詢惠州AOI檢測設(shè)備價(jià)格行情素材查看 AOI檢測誤判的定義及存在原困、檢測誤判的定義及存在原困、檢測誤判的定義及存在原困,歡迎了解.

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PCB缺陷可大致分為短路(包括基銅短路、細(xì)線短路、電鍍斷路、微塵短路、凹坑短路、重復(fù)性短路、污漬短路、干膜短路、蝕刻不足短路、鍍層過厚短路、刮擦短路、褶皺短路等),開路(包括重復(fù)性開路、刮擦開路、真空開路、缺口開路等)和其他一些可能導(dǎo)致PCB報(bào)廢的缺陷(包括蝕刻過度、電鍍燒焦、***),在PCB生產(chǎn)流程中,基板的制作、覆銅有可能產(chǎn)生一些缺陷,但主要缺陷在蝕刻之后產(chǎn)生,AOI一般在蝕刻工序之后進(jìn)行檢測,主要用來發(fā)現(xiàn)其上缺少的部分和多余的部分。在PCB檢測中,圖像對比算法應(yīng)用較多,且以2D檢測為主,其主要包括數(shù)據(jù)處理類(對輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理,過濾小的***和殘留銅及不需檢測的孔等),測量類(對輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,記錄的特征代碼、尺寸和位置并與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比)和拓?fù)漕悾ㄓ糜跈z測增加或丟失的特征),圖1為特征提取法示意圖,(a)為標(biāo)準(zhǔn)版和被檢板二值圖,(b)為數(shù)學(xué)形態(tài)分析后的特征圖。AOI一般可以發(fā)現(xiàn)大部分缺陷,存在少量的漏檢問題,不過主要影響其可靠性的還是誤檢問題。PCB加工過程中的粉塵、沾污和一部分材料的反射性差都可能造成虛假報(bào)警,因此目前在使用AOI檢測出缺陷后,必須進(jìn)行人工驗(yàn)證。

AOI檢測系統(tǒng)的軟件組成結(jié)合光學(xué)感測系統(tǒng)采集到的圖像數(shù)據(jù),AOI檢測系統(tǒng)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(tǒng)判斷一個(gè)組件是否是合格,也會(huì)設(shè)定一個(gè)規(guī)則,滿足規(guī)則的就合格,不滿足規(guī)則就是不良品。這個(gè)規(guī)則標(biāo)準(zhǔn)建模的方法即是算法,算法是整個(gè)軟件系統(tǒng)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(shù)進(jìn)一步發(fā)展的關(guān)鍵因素。以AOI檢測應(yīng)用范圍廣的PCB行業(yè)為例,中低端AOI檢測設(shè)備的誤判過篩率約為70%,即捕捉到的不良品中其實(shí)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(shí)際合格的PCB板再度送回產(chǎn)線,預(yù)估一臺AOI檢測機(jī)常需配置4名人員進(jìn)行二次檢查。伴隨AI技術(shù)的迅速發(fā)展,也給AOI檢測行業(yè)帶來了技術(shù)革新的契機(jī)。傳統(tǒng)AOI檢測與AIAOI辨識的差異,在于是否可針對未知瑕疵進(jìn)行判定,傳統(tǒng)AOI檢測設(shè)備只能以設(shè)定好的參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)為基準(zhǔn)進(jìn)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(jìn)行檢測。但導(dǎo)入訓(xùn)練成熟的AI技術(shù)后,AIAOI檢測系統(tǒng)能夠自行定義瑕疵范圍,進(jìn)一步有效判別未知的瑕疵圖像,且這個(gè)學(xué)習(xí)的過程是在不斷重復(fù)進(jìn)行積累的。早前的AOI自動(dòng)光學(xué)檢測設(shè)備主要用于檢測IC(即集成電路)封裝之后的表面印刷是否存在缺陷。

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AOI工作的原理對比1.統(tǒng)計(jì)建模方式:圖像對比(ImageMatching)的處理方式。通過對OK模板與實(shí)際圖像的對比,求出差異的程度,來進(jìn)行檢測。這種方式對使用人員要求低,但適應(yīng)性,檢測能力方面有諸多問題。早期,因?yàn)殚_發(fā)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(tǒng)計(jì)建?!薄?.邏輯算法方式:通過算法對圖像的特征點(diǎn)的抽取,來進(jìn)行檢測。這種方式對使用人員要求有一定的經(jīng)驗(yàn)。基于算法的檢測方法經(jīng)過很多年的發(fā)展,已經(jīng)非常成熟穩(wěn)定,并且在實(shí)際運(yùn)用中取得了很好的效果。被行業(yè)前列的AOI制造商采用。AOI就是自動(dòng)光學(xué)檢測,也是SMT貼片加工中常用的檢測手段之一。陽江AOI檢測設(shè)備維保

AOI英文全稱AutomatedOpticalInspection,即自動(dòng)光學(xué)檢測。云浮國內(nèi)AOI檢測設(shè)備設(shè)備

AOI的設(shè)備構(gòu)成AOI檢測的工作邏輯可以分為圖像采集階段(光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集),數(shù)據(jù)處理階段(數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換),圖像分析段(特征提取與模板比對)和缺陷報(bào)告階段這四個(gè)階段(缺陷大小類型分類等)為了支持和實(shí)現(xiàn)AOI檢測的上述四個(gè)功能,AOI設(shè)備的硬件系統(tǒng)包括了工作平臺,成像系統(tǒng),圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)四個(gè)部分,是一個(gè)集成了機(jī)械,自動(dòng)化,光學(xué)和軟件等多學(xué)科的自動(dòng)化設(shè)備圖像采集階段AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng),照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個(gè)部分因?yàn)閿z影得到的圖像被用于與模板做對比,所以獲取的圖像信息準(zhǔn)確性對于檢測結(jié)果非常重要,可以想象一下,如果圖像采集器看不清楚或看不到被檢測物體的特征點(diǎn),那么也就無法談到準(zhǔn)確的檢出云浮國內(nèi)AOI檢測設(shè)備設(shè)備

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