广州高速AOI检测设备保养

AOI检测发展历程：1985年至1995年期间，我国的AOI由空白期逐渐衍生：我国引进首台贴片机后，AOI检测进入起步阶段；1996年至2003年期间，以康耐德视觉为中心的企业开启AOI检测设备的国内生产制造的之路；2004年至2010年期间，我国进入了AOI的快速发展期：AOI新技术不断发展，国内品牌开始与国外品牌进行战略性合作，不断研制功能强劲的设备。2011年后，我国AOI进入人工智能化阶段：伴随着大数据、人工智能、机器学习等新技术的不断应用，AOI检测不断朝着智能化系统方向进步。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。广州高速AOI检测设备保养

炉前与炉后AOI炉前AOI主要是放置在多功能贴片机前，因为现在很多通讯录产品都会加屏蔽罩，那么只能在炉前AOI先检测屏蔽罩下的元件贴装品质，再由多功能机贴屏蔽罩，如果是焊接后再检查，那么炉后AOI就无法检测屏蔽罩下的元件焊接品质。大部分贴片加工厂都是炉后AOI，主要检查焊接的品质，刷选出焊接不良，以免组装包装出货后出问题，那么返工会更费时费力。AOI检测步骤1.给AOI进行编程，将相关PCB和元件数据学习。2.学习预测，将多块焊接板利用光学进行检测和算法分析，找出待测物的变化规律，建立标准的OK板模型3.学习完成，进行在线调试，在批量生产前进行小批次试产，将试产的PCBA与OK板进行比对，合格则再人工目检4.对试产PCBA进行功能测试，如都正常，则开放批量生产。梅州国内AOI检测设备设备利用图像的明暗关系形成目标物的外形轮廓，比较该外形轮廓与标准轮廓的相像程度。

首先，给AOI进行编程，将相关PCB和元件数据学习。然后学习预测，将多块焊接板利用光学进行检测和算法分析，找出待测物的变化规律，建立标准的OK板模型，之后学习完成，进行在线调试，在批量生产前先进行小批次试产，将试产的PCBA与OK板进行比对，合格后再人工目检，***对试产PCBA进行功能测试，如果都正常，就可以开放批量生产了。那么为何还需要人工目检呢，这是因为虽然AOI在线检测大幅提高产线的产能，可替代大量人工目检，节省了人工和提高直通率以及降低误判率，但是有些元件比较高或引脚比较高，会出现阴影或者局部暗部，由于AOI是光学检测，一般比较难以照射到这些，因此可能会出现死角，所以需要在AOI后设置一个目检岗位，尽量减少不良产品。只是放置了AOI，后面人工目检可设置1-2个工作卡位即可。

AOI检测常见故障有哪些？1、字符检测误报较多AOI靠识别元件外形或文字等来判断元件是否贴错等，字符检测误报主要是由于元器件字符印刷及不同生产批次、不同元器件厂家料品字符印刷方式不同以及字符印刷颜色深浅、模糊或者灰尘等引起的误判，需要用户不断的更改完善元件库参数以及减少检测关键字符数量的方法来减少误报的出现。2、存在屏蔽圈遮蔽点、斜角相机的检测盲区等问题在实际生产检测中，事实证明合理的PCB布局以及料品的选择可以减少盲区的存在。在实际布局过程中尽量采取合理的布局将极大减少检测盲区的存在，同时在有遮挡的元件布局中可以考虑将元件旋转90度以改变斜角相机的照射角度去避免元件引脚遮挡。同时元器件到PCB的边缘应该至少留有3mm（0.12”）的工艺边，并采用片式器件优先于圆柱形器件的选型方式。3、多锡、少锡、偏移、歪斜等问题工艺要求标准界定不同容易导致的误判焊点的形状和接触角是焊点反射的根源，焊点的形成依赖于焊盘的尺寸、器件的高度、焊锡的数量和回流工艺参数等因素。为了防止焊接反射，应当避免器件对称排列，同时合理的焊盘设计也将极大减少误判现象的发生。AOI又称AOI光学自动检测设备，已成为制造业保证产品质量的重要检测工具和过程质量控制工具。

由于高速高密度度视觉处理技术的PCB安装误差和焊接缺陷自动检测，PCB板的范围可以从细间距高密度板到低密度大尺寸板，并且可以提供在线检测解决方案，提高生产效率和焊接质量。用户通过使用AOI作为减少缺陷的工具，在装配过程中尽早发现和消除错误，实现良好的过程控制。AOI测试的主要功能:1.高效率检测，不受PCB安装密度影响。2.面对不同的检测项目，能够结合光学成像处理技术，有针对的检测方法。3.操作界面简洁人性化，轻松易上手。4.能够显示实际的不良图像，方便操作人员进行**终的视觉验证。5.统计NG数据的同时分析不良原因，实时反馈给机床技术信息。视觉检测自动化设备主要测试项目尺寸检验，缺陷检测等。广州高速AOI检测设备保养

AOI为自动光学检测系统。广州高速AOI检测设备保养

AOI检测系统的软件组成结合光学感测系统采集到的图像数据，AOI检测系统的软件主要包括算法、影像处理软件和通讯软件。同样AOI系统判断一个组件是否是合格，也会设定一个规则，满足规则的就合格，不满足规则就是不良品。这个规则标准建模的方法即是算法，算法是整个软件系统的重中之重，也是AOI检测厂商的重要竞争力。AI成为AOI检测技术进一步发展的关键因素。以AOI检测应用范围广的PCB行业为例，中低端AOI检测设备的误判过筛率约为70%，即捕捉到的不良品中其实有70%的成品是合格的。因此目前PCB厂商多采取人工二次筛选，将实际合格的PCB板再度送回产线，预估一台AOI检测机常需配置4名人员进行二次检查。伴随AI技术的迅速发展，也给AOI检测行业带来了技术革新的契机。传统AOI检测与AIAOI辨识的差异，在于是否可针对未知瑕疵进行判定，传统AOI检测设备只能以设定好的参数标准为基准进行判断，也就是逻辑性的思考，需要先定义瑕疵的样本，再透过样本进行检测。但导入训练成熟的AI技术后，AIAOI检测系统能够自行定义瑕疵范围，进一步有效判别未知的瑕疵图像，且这个学习的过程是在不断重复进行积累的。广州高速AOI检测设备保养

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