智能AOI检测仪

AOI（automaticallyopticalinspection）是光学自动检测，顾名思义是通过光学系统成像实现自动检测的一种手段，是众多自动图像传感检测技术中的一种检测技术，技术点如何获得准确且高质量的光学图像并加工处理。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。AOI检测的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。在人工智能技术与大数据发展进步的，AOI检测不仅是一部检测设备，对大量不良结果进行分类和统计，可以发现不良发生的原因，在工艺改善和生产良率提升中也正逐步发挥着更重要的作用，因此，可以预期未来AOI检测技术将在半导体与电子电路检测中将会发挥越来越重要的作用。 软件辅助建模：极速建模，一键智能搜索80多种器件。智能AOI检测仪

AOI就是自动光学辨识系统,是英文(AutoOpticalInspection)的缩写，国内叫做自动光学检测仪，现在已经普遍应用在电子行业的电路板组装生产线的外观检查并取代以往的人工目检。AOI自动光学检测设备的基本原理是利用影像技术来比对待测物与标准影像是否有过大的差异来判断待测物有否符合标准，所以AOI的好坏基本上也取决于其对影像的解析度、成像能力与影像辨析技术。早期时候AOI自动光学检测设备大多被拿来检测IC(积体电路)封装后的表面印刷是否有缺陷，随着技术的演进，现在则被拿来用在SMT组装线上检测电路板上的零件焊锡组装后的品质状况，或是检查锡膏印刷后有否符合标准。广东3dAOI品牌取而代之的是自动检测技术，其在生产中承担着重要的角色。对于装配过程中错误的前期查找、消除起关键作用。

照明光源按照波长分类可以分为可见波长光源，特殊波长光源。可见波长光源也就是一般现代工业AOI检测设备中较常用的红绿蓝LED光源。特殊波长光源一般是指红外或紫外波长光源，一些特殊材料在可见光范围内吸收差别不大，灰阶变化不明显时可以考虑采用特殊波长光源，比如说利用紫外光能量高可以激发荧光材料的原理，检测具有荧光发光特性物质微残留时紫外光源就是一种比较有效的手段，因材料成分与红外光谱有对应关系的原理，红外光源对不具有发光性质的有机化合物残留缺陷检出就有很大的作用，甚至可以实现成分分析。特殊光源中，利用偏振光与物体相互作用后偏振态的变化，利用光学干涉原理的白光干涉（whitelightinterferometry）在特定缺陷检测中的得到了应用，例如通过相干光的干涉图案计算出对应的相位差和光程差，可以测量出被测物体与参考物体之间的差异，且分辨率与精度为可以达到亚波长。

AOI检测设备又名AOI光学自动检测设备现已成为电子制造业确保产品质量的重要检测工具和过程质量控制工具,因此,如何从众多的AOI品牌中选择和使用适合自已要求的AOI光学自动检测设备,已成为广大电子制造工作者十分关心的问题。AOI检测设备原理：当自动检测时，AOI检测设备机器通过高清CCD摄像头自动扫描PCBA产品，采集图像，测试的检测点与数据库中的合格的参数进行比较，经过图像处理，检查出目标产品上的缺陷，并通过显示器或自动标志把缺陷显示/标示出来，供维修人员修整和SMT工程人员改善工艺。AOI检测设备的大致流程是相同的，多是通过图形识别法。即将AOI系统中存储的标准数字化图像与实际检测到的图像进行比较，从而获得检测结果。以目前AOI（自动光学检测）技术在PCB行业渗透率较高，复杂化趋势以及制造行业整体对智能化变革的需求。

AOI系统集成技术牵涉到关键器件、系统设计、整机集成、软件开发等。AOI系统中必不可少的关键器件有图像传感器（相机）、镜头、光源、采集与预处理卡、计算机（工控机、服务器）等。图像传感器常用的是各种型号的CMOS/CCD相机，图像传感器、镜头、光源三者组合构成了大多数自动光学检测系统中感知单元，器件的选择与配置需要根据检测要求进行合计设计与选型。光源的选择（颜色、波长、功率、照明方式等）除了分辨与增强特征外，还需考虑图像传感器对光源光谱的灵敏度范围。镜头的选择需要考虑视场角、景深、分辨率等光学参数，镜头的光学分辨率要和图像传感器的空间分辨率匹配才能达到比较好的性价比。一般情况下，镜头的光学分辨率略高于图像传感器的空间分辨率为宜，尽可能采用黑白相机成像，提高成像分辨能力。图像传感器（相机）采用面阵或线阵需根据具体情况而定，选型时需要考虑的因素有成像视场、空间分辨率、小曝光时间、帧率、数据带宽等。 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。广东自动AOI原理

AOI软件运算法则很多，有灰度相关法、边缘识别法、固态建模法、统计外形建模法等。智能AOI检测仪

AIVS-D系列在线PCBA插件AOI通过1200或2000万高分辨率的工业相机，从电子电路板顶面拍照，通过AI人工技术，深度学习算法、智能图像分析，检测电子电路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、错件、浮高、OCV(文字识别）、可支持测试色环电阻错料。本插件AOI设备可应用于波峰焊炉前或炉后，应用在炉后时，可自动检测板卡的旋转角度，保证元件的检测正确性和稳定性。AIVS-D系列在线PCBA插件AOI采用的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的表示算法之一。卷积神经网络仿造生物的视知觉（visualperception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习。作为图像识别领域的算法之一，卷积神经网络在学习数据充足时有稳定的表现。针对本系统所处理的大规模图像分类问题，卷积神经网络将用于提取图像的判别特征，再通过分类器进行学习和识别。 智能AOI检测仪

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