AOI的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。當自動檢測時，機器通過攝像頭自動掃描PCB，采集圖像，測試的焊點與數據庫中的合格的參數進行比較，經過圖像處理，檢查出PCB上缺陷，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。運用高速高精度視覺處理技術自動檢測PCB板上各種不同帖裝錯誤及焊接缺陷。PCB板的范圍可從細間距高密度板到低密度大尺寸板，并可提供在線檢測方案，以提高生產效率，及焊接質量。通過使用AOI作為減少缺陷的工具，在裝配工藝過程的早期查找和消除錯誤，以實現良好的過程控制。早期發現缺陷將避免將壞板送到隨后的裝配階段，AOI將減少修理成本將避免報廢不可修理的電路板。生產廠家只需要提調試好供的攝像設備通過網絡端對產品進行檢測，通常檢測效果能夠代替實地檢測的效果。江西3dAOI檢測設備

AOI（AutomaticOpticInspection）的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,如在線監測檢測PCBA板卡(PCBA是英文Printedcircuitboard+assembly的簡稱,也就是說PCB空板經過SMT上件,再經過DIP插件的整個制作過程,簡稱PCBA板卡)。越來越多的工廠配備AOI檢測設備來保證產品的質量，其基本原理是通過光的反射來檢查如BGA等元件貼裝是否正確，焊接是否良好，是否有漏貼、反向或短路現象等不良。在經過AOI檢測出現不良時,需要現場工作人員進行目測判定，判定后的良品,通過手動修改檢測結果為合格,繼續后面的生產，而不良品則進行維修。然而,當后段反饋SMT不良時，偶爾發現比較直白不良如漏件、反件、錯件,這些不良在AOI檢測中有報出，可是被現場操作人員誤判而流入了后續生產中。 廣東AOI編程AOI檢測的工作邏輯可以簡單地分為圖像采集階段，數據處理階段，圖像分析段和缺陷報告階段四個階段。

對于運動物體的檢測，要考慮圖像運動模糊帶來的不利影響，準確計算導致運動模糊的小曝光時間，確定圖像傳感器的型號。圖像傳感器的曝光時間應小于導致運動模糊的小曝光時間，快速曝光選擇全局快門模式為宜，高速情況下不易采用卷簾式曝光模式；為了獲得比較好的信噪比，圖像傳感器的增益盡可能為1，圖像亮度的提升盡可能用光源的能量（功率）來彌補，或者在不影響可用的成像景深情況下，增大鏡頭的孔徑光闌。在系統集成中，被測件的支撐方式、精密傳輸與定位裝置也必須精心設計，這牽涉到精密機械設計技術，這對平板顯示、硅片、半導體和MEMS等精密制造與組裝產業中的自動光學檢測系統非常重要。在這些領域，制造過程通常在超凈間進行，要求自動光學檢測系統具有很高的自潔能力，對系統構件的材料選型、氣動及自動化裝置選型、運動導軌的設計與器件選型都有嚴格要求，不能給生產環境尤其是被測工件本身帶來二次污染。尤其是用于表面缺陷檢測的AOI系統不能在檢測過程中，給被測件表面帶來缺陷（如粉塵、劃傷、靜電等）。

AOI檢測原理:通過攝像技術將被檢測物體的反射光強，以定量化的灰階值輸出，通過與標準圖像的灰階值進行比較，分析判定缺陷并進行分類的過程。AOI采用的光學傳感器和光學透鏡相當于人眼，AOI的圖像處理與分析系統就相當于人腦，即“看”與“判”兩個環節，在整個AOI檢測中，其工作邏輯可以簡單地分為：Step1：圖像采集階段（光學掃描和數據收集）；Step2：數據處理階段（數據分類與轉換）；Step3：圖像分析段（特征提取與模板比對）；Step4：缺陷報告階段四個階段（缺陷大小類型分類等）。在整個AOI系統運作中，所有的判定基礎都是基于攝影得到的圖像，因為攝影得到的圖像被用于與系統中的模板做對比，所以獲取圖像信息的精確性對于檢測結果非常重要！若圖像采集器看不清楚或看不到被檢測物體的特征點，那么也就無法談到準確的檢出。 AOI通過人工光源LED燈光代替自然光，光學透鏡和CCD代替人眼，已經編好程的標準進行比較、分析和判斷。

AOI自動光學檢測設備有個比較大的缺點是有些灰階或是陰影明暗不是很明顯的地方，比較容易出現誤判的情況，這些或許可以使用不同顏色的燈光來加以判別，但較麻煩的還是那些被其他零件遮蓋到的元件以及位于元件底下的焊點，因為傳統的AOI只能檢測直射光線所能到達的地方，像是屏蔽框肋條或是其邊緣底下的元件，往往就會因為AOI檢測不到而漏掉?？傊?，AOI自動光學檢測設備雖然好用但確實也有些先天上的限制，不過可以用在即時的SMT初步品質分析，并馬上回饋SMT的品質狀況，讓SMT制程作業加以改善，的確可以有效提高SMT的產出良率?，F在大多數AOI都有CAD數據導入功能。上海新一代AOI光源

AOI一般可以發現大部分缺陷，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。江西3dAOI檢測設備

AOI技術向智能化方向發展是SMT發展帶來的必然要求。在SMT的微型化、高密度化、快速組裝化、品種多樣化發展特征下，檢測信息量大而復雜，無論是在檢測反饋實時性方面，還是在分析、診斷的正確性方面，依賴人工對AOI獲取的質量信息進行分析、診斷幾乎已經不可能，代替人工進行自動分析、診斷的智能AOI技術成為發展的必然。對各種缺陷的特征提取和缺陷識別與分類進行研究;針對高密度PCB視覺檢測系統中要檢測的缺陷細小，缺陷的種類繁多，特征不易確定等問題，對于各種不同缺陷的特征提取技術和各種分類方式進行研究，采用機器學習的方法，設計不同的分類器，并對不同分類器的分類效果和誤差進行比較和分析，采用優化的分類器可以實現對缺陷的快速檢出和準確分類，并盡可能地提高分類器的智能化水平。江西3dAOI檢測設備

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