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基于圖像檢查的基本原理是:每個具有明顯對比度的圖像都是可以被檢查的。存在的主要問題是，當一些檢查對象是不可見的，或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了。然而，實際經驗和系統(tǒng)化測試都表明，這些影響是可以通過PCB的設計來預防甚至減少的。為了推動這種優(yōu)化設計，可以運用一些看上去很古老的附加手段(這些方法仍在很多領域被推崇)，它的優(yōu)點包括:減少編程時間盡可能地減少誤報，改善失效檢查。制定設計方針，可以有效地簡化檢查和明顯地降低生產成本。AOI檢測元器件的過程就是模擬人工目視檢查SMT元器件。廣東插件AOI光源

關于元件長度公差，不同的組件供應商、電路板和無鉛焊料的供應商都不可能沒有任何直接的影響。優(yōu)良的AOI程序應該能夠應付這些這影響。如果這些個別點的變化可以保持不變，那么就能夠相當大地簡化AOI編程。經研究得到的結論是，由于無鉛產生的影響，圖形對照系統(tǒng)無法得到適合的檢查結果，這是因為合格的樣品變化太大。更加可行的方法是，取出確定每道工藝和元件變化的特性。這些變化可以分成不同的等級。如果在現在使用的工藝中，出現了一個新的變化，就要增加一個級別，來保證檢查的精確性。所有認識到的和已知的缺陷都儲存起來，他們的類型和圖片可以用于AOI系統(tǒng)和全球數據庫里的檢查程序。我們沒有必要把一塊不同缺陷的電路板保存起來用于詳細的檢查。 上海智能AOIAOI系統(tǒng)是集精密機械、自動控制、光學圖像處理、軟件系統(tǒng)等多學科的自動化設備。

一臺機器視覺設備通常可以包含多種配置以及多種原理、算法，這主要還是取決與對設備功能的需求及結構設計的復雜程度。而其中，運用深度學習算法不單單可以代替人力實現日常檢測，還擁有計算機系統(tǒng)的強悍的性能速度，這在很大程度上加快了整體生產的進程。就進一步分析而言，深度學習算法為圖像的分析處理進一步概念化、完整化。相較于傳統(tǒng)的圖像處理，深度學習更具有自學算法模式，可以根據標記的現有對圖像，對其好壞來進行判斷。

AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。因AOI檢測主要應用于PCB、半導體及FPD等電子元器件生產過程中的檢測環(huán)節(jié)，幾乎每一個電子元器件都需要進行瑕疵檢測，因此這些電子元器件的產量與AOI檢測的應用結構息息相關。因此，AOI檢測行業(yè)應用需求結構主要通過PCB、半導體和FPD的產量比例來進行測算得到。從AOI檢測設備應用需求分布情況來看，根據Yole調研數據顯示，2019年全球AOI檢測設備應用較多的是PCB行業(yè)，占到總體市場的69%。 用計算機處理系統(tǒng)代替人腦執(zhí)行數據處理，讓AOI檢測系統(tǒng)可以取產制造中的人工目檢環(huán)節(jié)。

AOl具有元器件檢測、PCB板檢測、焊接元器件檢測等功能。AOI檢測系統(tǒng)用于零部件檢測的一般程序是對已安裝部件的印刷線路板進行自動計數，并開始檢查;檢查印刷線路板的引線側，確保引線端對齊、彎曲正確;檢查是否有缺件、錯件、損壞件、檢查安裝的IC和分立器件的類型、方向和位置，檢查IC器件上的標記印刷質量。如果AOI發(fā)現有缺陷的部件，系統(tǒng)將向操作員發(fā)送一個信號，或觸發(fā)處理程序這機器能自動除去有缺陷的零件。該系統(tǒng)對缺陷進行分析，向主機提供缺陷的類型和頻率，并對制造過程進行必要的調整。AOI檢測的效率和可靠性取決于所使用軟件的完整性。AO還具有易于使用、易于調整、不需要編寫可視化系統(tǒng)算法的優(yōu)點。 可重復性是判斷AOI軟件優(yōu)劣的重要指標。專業(yè)AOI檢測

無需設置參數：1.采用智能算法、自動框圖比例高；2.無需抽色、無需調飽和度、色相、無需調容忍度、閾值。廣東插件AOI光源

AOI檢測設備又名AOI光學自動檢測設備現已成為電子制造業(yè)確保產品質量的重要檢測工具和過程質量控制工具,因此,如何從眾多的AOI品牌中選擇和使用適合自已要求的AOI光學自動檢測設備,已成為廣大電子制造工作者十分關心的問題。AOI檢測設備原理：當自動檢測時，AOI檢測設備機器通過高清CCD攝像頭自動掃描PCBA產品，采集圖像，測試的檢測點與數據庫中的合格的參數進行比較，經過圖像處理，檢查出目標產品上的缺陷，并通過顯示器或自動標志把缺陷顯示/標示出來，供維修人員修整和SMT工程人員改善工藝。AOI檢測設備的大致流程是相同的，多是通過圖形識別法。即將AOI系統(tǒng)中存儲的標準數字化圖像與實際檢測到的圖像進行比較，從而獲得檢測結果。 廣東插件AOI光源

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