AOI設備的原理1.焊錫表面具有光的平面鏡反射性質，因此照射在焊錫表面的光，遵循入射角=反映射角方向進行反射。2.光源設計通過“紅色、綠色、藍色”不同角度的光源照射，反映被造物體的曲面的變化情況。從而達到檢測元件焊接弧度的目的。3.不同的曲面弧度上，顏色反映了弧度的變化特性。“紅光”“綠光”“藍光”的亮度強弱比例，是保證這一檢測原理的關鍵。①紅色：上錫角度相對較低時，紅光反射回像機。（1°-25°）②綠色：上錫角度相對高一些時綠光反射回像機。（25°-45°）③藍色：上錫角度較高時，藍光反射回像機。（45°以上）AOI圖像采集階段AOI的圖像采集系統主要包括光電轉化攝影系統，照明系統和控制系統三個部分。東莞半導體AOI檢測設備市場價

目前隨著集成電路和PCB印制電路板行業的發展，外加我國人工成本越來越高，電子制造企業出于對產品質量和成本控制的需求，加速了AOI檢測設備替代人工的進程。深圳市和田古德自動化設備有限公司致力研發生產的AOI配備的高清彩色全局曝光數字相機速度提升了30%，高景深遠心鏡頭可測高元件側面的焊點，支持SMT爐前，爐后以及dip的檢測額，支持0201封裝的元件檢測，真正的不停機離線編程以及程序更新、MES數據對接，同時支持多線體集中管理與遠程服務，真正實現智能化工廠。佛山銷售AOI檢測設備設備價錢AOI是新興起的一種新型測試技術，但發展迅速，很多廠家都推出了AOI測試設備。

SMT整線設備中AOI的作用隨著PCB產品向著超薄型、小組件、高密度、細間距方向快速發展。線路板上元器件組裝密度提高，PCB線寬、間距、焊盤越來越細小，已到微米級，人工目檢的方式已滿足不了，目前還有多數工廠還在采用人工目視的檢測方式，但是隨著電子產品小型化及低能耗化的市場需求越來越旺盛，電子元器件向小型化發展步伐也越來越快。此外，人容易疲勞和受情緒影響，相對于人工目檢而言，機器視覺設備具有更高的穩定性，可重復性和更高的精細度。減少員工培訓費用：訓練一個熟練的員工的速度已經遠遠落后于員工流失的速度。缺陷預警：即在前工序防止缺陷。我們在錫膏印刷、爐前、爐后位置都可以使用AOI產品及時截出壞機，通過現場人員的有效管控。減少PCBA的維修成本：通過在不同品質工位應用AOI，得到制程變化對品質影響的實時反饋資料。

AOI也就是自動光學檢測儀，包括自動巡檢、自動報警、異常顯示等功能，基本上能夠實現自動化操作。在PCBA代工代料的貼片加工過程中AOI檢測是一道必不可少的工序。PCBA加工中的自動光學檢測,是利用光學原理對焊接過程中生產的常見缺陷進行檢測的設備。在進行自動檢測時，機器通過攝像頭進行自動掃描PCB采集圖像，測試的焊點與數據庫中的合格的參數進行比對之后,經過圖像處理檢查出PCB上的缺陷，同時通過顯示器或自動標志把缺陷顯示或標示出來，方便維修人員進行修整。下面由深圳市和田古德自動化設備有限公司給大家簡單介紹一下AOI檢測的工序。AOI檢測原理：通過利用光學原理讓設備上的攝像頭自動掃描PCB，采集圖像，然后將采集到的加工的焊點數據和機器數據庫的合格數據進行比對，之后經過圖像處理標記出PCBA代工代料的焊接情況。AOI中文全稱是自動光學檢測，是基于光學原理來對焊接生產中遇到的常見缺陷進行檢測的設備。

AOI的工作原理2圖形識別方法是將存儲的數字圖像與實際圖像進行比較。根據完整的印刷電路板或根據模型建立的檢驗文件進行檢驗，或根據計算機軸輔助設計中編制的檢驗程序進行檢驗。其準確性取決于所采用的發牌率和檢驗程序，一般與電子測試系統相同，但采集的數據量大，對數據的實時處理要求較高。模式識別方法利用實際設計數據代替DRC中已建立的設計原則，具有明顯的優勢。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發現有缺陷的部件，系統將向操作員發送一個信號，或觸發處理程序這機器能自動除去有缺陷的零件。該系統對缺陷進行分析，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算法的優點。詳情歡迎來電咨詢。關于AOI設備光學檢測的優勢。廣東精密AOI檢測設備維保

AOI自動光學檢測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。東莞半導體AOI檢測設備市場價

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。東莞半導體AOI檢測設備市場價

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