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北京智能AOI光源

來源: 發布時間:2023-04-09

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。 目前常用的圖像識別算法為灰度相關算法,通過計算歸一化的相關來量化檢測圖像和標準圖像之間的相似程度。北京智能AOI光源

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AOI是一種檢測設備,又稱AOI光學自動檢測設備,已成為電子制造業保證產品質量的重要檢測工具和過程質量控制工具。AOI檢測設備工作原理是在自動檢測過程中,AOI檢測設備機器通過高清CCD攝像頭自動掃描PCBA產品,采集圖像,將測試點與數據庫中合格參數進行對比,經過圖像處理,檢查出目標PCBA上的焊點缺陷,并通過顯示或自動標記缺陷。為維修人員維修和SMT工藝人員改進工藝參數。AOI系統包括多種光源照明、高速數碼相機、高速直線電機、精密機械傳動結構和圖像處理軟件。測試時,AOI設備通過攝像頭自動掃描和PCB、PCB上的部件或特殊部件(包括印刷錫膏的狀態、SMD組件、焊點形狀及缺陷等)來捕捉圖像,通過處理和數據庫軟件對合格參數進行比較,并綜合判斷元件及特性是否合格,然后測試結論,如元件缺失、橋接或焊點質量問題。 江西在線AOI檢測設備相關值大于或等于臨界相關值的為正常圖像,為異常圖像本社導入的AOI設備采用歸一化的彩色相關算法。

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AOI圖像采集的一個關鍵步驟是控制系統,光電傳感器的FOV(視窗)有限,物體高速運動中準確地抓拍到清晰的圖像,軟硬件協調動作非常重要,如下圖所示,當圖像傳感器與機臺移動速度不匹配時造成圖像的拉伸,收縮等變形,所以,載物移動平臺XY方向移動與圖像采集光電傳感器的同步移動影響到數據的準確,要在固定光照,等間距下拍攝一幅清晰的圖像,高精度的導軌,電機和運動控制程序是非常必要的。在AOI檢測中,噪聲是造成圖像退化的因素之一,起因是AOI圖像獲取,傳輸過程中,外界雜散光,光電二極管電子噪聲及溫度,光源的不穩定不均勻,機械系統的抖動,傳感器溫度等原因導致,不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識別,圖像切割等后續處理工作帶來了困難。因此,為了獲得真實的圖像信息,除去噪聲的濾波處理必不可少。

AOI檢測設備中常用的紅綠藍LED光源。特殊波長光源一般是指紅外或紫外波長光源,一些特殊材料在可見光范圍內吸收差別不大,灰階變化不明顯時可以考慮采用特殊波長光源,比如說利用紫外光能量高可以激發熒光材料的原理,檢測具有熒光發光特性物質微殘留時紫外光源就是一種比較有效的手段,因材料成分與紅外光譜有對應關系的原理,紅外光源對不具有發光性質的有機化合物殘留缺陷檢出就有很大的作用,甚至可以實現成分分析。特殊光源中,利用偏振光與物體相互作用后偏振態的變化,利用光學干涉原理的白光干涉(whitelightinterferometry)在特定缺陷檢測中的得到了應用,例如通過相干光的干涉圖案計算出對應的相位差和光程差,可以測量出被測物體與參考物體之間的差異,且分辨率與精度為可以達到亞波長,測量三維物體形貌與高度也正成為AOI檢測的新需求。(下圖為側光源與同軸光源實例)插件爐前檢測可以利用數據庫實時保存檢測的狀態和結果,幫助、分析產品出錯和誤檢原因。

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基于圖像檢查的基本原理是:每個具有明顯對比度的圖像都是可以被檢查的。存在的主要問題是,當一些檢查對象是不可見的,或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了。然而,實際經驗和系統化測試都表明,這些影響是可以通過PCB的設計來預防甚至減少的。為了推動這種優化設計,可以運用一些看上去很古老的附加手段(這些方法仍在很多領域被推崇),它的優點包括:減少編程時間盡可能地減少誤報,改善失效檢查。制定設計方針,可以有效地簡化檢查和明顯地降低生產成本。存在的主要問題是,當一些檢查對象是不可見的,或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了。江西自動AOI檢測設備

AOI檢測行業應用需求結構主要通過PCB、半導體和FPD的產量比例來進行測算得到。北京智能AOI光源

隨著計算機的快速發展,AOI也采用了目前許多成熟的圖像分析技術,包括模板匹配法(或自動對比)、邊緣檢測法、特征提取法(二值圖)、灰度直方圖法、傅里葉分析法、光學特征識別法等,每個技術都有優勢和局限。模板比較法通過獲得物體圖像,如片狀電容或QFP,并用該信息產生一個剛性的基于像素的模板。在檢測位置的附近,傳感器找出相同的物體。當相關區域中所有點進行評估之后,找出模板與圖像之間有Z小差別的位置停止搜尋。AOI系統為每個要檢查的物體產生這種模板,通過在不同位置使用相應模板,建立對整個板的檢查程序,來查找所有要求的元件。但是由于元件檢測圖像很少完全匹配模板,所以用兩種方法來解決這個問題:可以用一定數量的容許誤差來確認匹配的,如果模板太僵硬,可能產生對元件的“誤報”;如果模板松散到接受大范圍的可能變量,也會導致“漏報”;可以根據同類的眾多良品進行標準模板的計算,或者叫“特征元件”,這樣可以Zda限度提取該類元件的共性特征,從而降低誤報率。 北京智能AOI光源

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