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可重复性越高的AOI，其性能越稳定，但由于AOI技术还不十分成熟，市面上AOI的可重复性一般为20%-30%。误判率是越低越好，Z好的AOI的误判率只有0.5%左右(按点算)。漏判率也是越低越好，Z好的AOI的漏判别率只有0.5%左右(按不良点算)。由以上论述不难看出，一台性价比较优的AOI必须具备以下条件：①AOI相机要是真正的面阵数字相机(CCD)，这种相机不需要图像采集卡;②AOI光源Z好是同轴碗状光源;③AOI机械系统Z好是伺服电动机为驱动，用丝杆和导轨为传动;④AOI软件系统的开发语言Z好为VC++;⑤AOI软件的可重复性要高;⑥AOI软件的可操作性要人性化;⑦AOI误判率和漏判率要低;⑧AOI检测功能要全;⑨AOI要能与RPC实时工艺控制软件进行对接。 AOI照明系统给被检测的元器件以360度多方位照明。广东在线AOI光源

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，中心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检测不仅只是一部检测设备，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。 上海自动AOI检测仪无需设置参数：1.采用智能算法、自动框图比例高；2.无需抽色、无需调饱和度、色相、无需调容忍度、阈值。

AOI（AutomatedOpticalInspection）的中文全称是自动光学检测，是基于光学原理来对焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的设备。AOI是新兴的一种新型测试技术，当自动检测时，机器通过摄像头自动扫描PCB，采集图像，测试的焊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PCB上缺陷，并通过显示器或自动标志把缺陷显示/标志出来，供维修人员修整。-AOIsystem自动化光学检测系统，以机械视觉检测技术为基础，利用摄影机或其他类型的光电感测器取代人眼获取待测物体的图像或者信息进行产品的检查，利用电脑编程演算法取代人脑进行影像处理、分析以及质量检定，利用机械取代人力进行产品搬运，大幅提高检测的速度与精确度。AOI具有全自动化、可靠度高、稳定度高、可量化以及可整合等优点，但是需要明确的是，与任何大规模量产的生产方式相同，任何微小的错误都会被巨大的数量基数放大很多倍，因此通常都是高度成熟、高度自动化的制造业才会引入AOI量测技术。‍

AOI的图像采集系统主要包括光电转化摄影系统，照明系统和控制系统三个部分。因为摄影得到的图像被用于与模板做对比，所以获取的图像信息准确性对于检测结果非常重要，可以想象一下，如果图像采集器看不清楚或看不到被检测物体的特征点，那么也就无法谈到准确的检出。下面我们对光电转化摄影系统，照明系统和控制系统三个部分逐一分析介绍。首先，光电转化摄影系统指的是光电二极管器件和与之搭配的成像系统。是获得图像的”眼睛”,原理都是光电二极管接受到被检测物体反射的光线，光能转化产生电荷，转化后的电荷被光电传感器中的电子元件收集，传输形成电压模拟信号。二极管吸收光线强度不同时生成的模拟电压大小不同，依次输出模拟电压值被转化为数字灰阶0-255值，灰阶值反映了物体反射光的强弱，进而实现识别不同被检测物体的目的。 AOI检测方式分为离线半自动检测和在线自动检测两种形式，从而实现生产制程的过程控制。

AOI检测的工作逻辑可以分为图像采集阶段（光学扫描和数据收集），数据处理阶段（数据分类与转换），图像分析段（特征提取与模板比对）和缺陷报告阶段这四个阶段（缺陷大小类型分类等）为了支持和实现AOI检测的上述四个功能，AOI设备的硬件系统包括了工作平台，成像系统，图像处理系统和电气系统四个部分，是一个集成了机械，自动化，光学和软件等多学科的自动化设备AOI的图像采集系统主要包括光电转化摄影系统，照明系统和控制系统三个部分因为摄影得到的图像被用于与模板做对比，所以获取的图像信息准确性对于检测结果非常重要，可以想象一下，如果图像采集器看不清楚或看不到被检测物体的特征点，那么也就无法谈到准确的检出。 AOI设备是高度定制化产品，设备厂商往往需要根据下游客户的要求进行主机设备的调整或是软件的二次开发。深圳aoi电路

图像传感器是AOI系统采集图像的基础，目前市面上大多数厂商选择使用面阵相机。广东在线AOI光源

随着计算机的快速发展，AOI也采用了目前许多成熟的图像分析技术，包括模板匹配法(或自动对比)、边缘检测法、特征提取法(二值图)、灰度直方图法、傅里叶分析法、光学特征识别法等，每个技术都有优势和局限。模板比较法通过获得物体图像，如片状电容或QFP，并用该信息产生一个刚性的基于像素的模板。在检测位置的附近，传感器找出相同的物体。当相关区域中所有点进行评估之后，找出模板与图像之间有Z小差别的位置停止搜寻。AOI系统为每个要检查的物体产生这种模板，通过在不同位置使用相应模板，建立对整个板的检查程序，来查找所有要求的元件。但是由于元件检测图像很少完全匹配模板，所以用两种方法来解决这个问题：可以用一定数量的容许误差来确认匹配的，如果模板太僵硬，可能产生对元件的“误报”;如果模板松散到接受大范围的可能变量，也会导致“漏报”;可以根据同类的众多良品进行标准模板的计算，或者叫“特征元件”，这样可以Zda限度提取该类元件的共性特征，从而降低误报率。广东在线AOI光源

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