AOI的發展歷程可以追溯到上世紀70年代。早期，由于計算機技術和圖像處理算法的限制，AOI設備的功能相對簡單，只能進行一些基本的形狀和尺寸檢測。隨著計算機性能的大幅提升以及圖像處理算法的不斷優化，AOI技術逐漸成熟。到了90年代，AOI在電子制造領域得到了應用，其檢測精度和速度都有了顯著提高。進入21世紀，隨著人工智能技術的興起，AOI開始引入深度學習算法，能夠自動學習和識別各種復雜的缺陷模式，進一步提高了檢測的準確性和適應性。如今，AOI已經成為現代制造業中不可或缺的質量檢測工具，并且在不斷朝著更高精度、更智能化的方向發展。AOI配23.8”顯示器，界面友好、操作人性，支持多任務架構，測試時可在線編輯同步。梅州韓華插件機AOI

AOI 的環保設計符合國際可持續發展趨勢，愛為視 SM510 的 LED 光源使用壽命超過 5 萬小時，相比傳統鹵素光源能耗降低 70%，且不含汞等有害物質；設備外殼采用可回收鋁合金材質，包裝材料使用環保紙箱與生物降解緩沖材料。在歐盟 RoHS 指令、中國《電子信息產品污染控制管理辦法》等環保法規要求下，該設備從設計到生產全程符合綠色制造標準，幫助企業減少碳足跡，提升 ESG（環境、社會及公司治理）表現，尤其適合為國際品牌代工的電子制造企業。廣東什么是AOI光源AOI系統在SMT生產線中實時監控焊接工藝，有效降低人工目檢成本與漏檢率。

AOI 的歷史數據挖掘功能為工藝優化提供深度洞察，愛為視 SM510 的 SPC 系統可對長期檢測數據進行趨勢分析，例如通過回歸模型分析 “少錫缺陷率” 與 “回流焊溫度曲線斜率” 的相關性，或識別 “元件偏移” 與 “貼片機吸嘴磨損程度” 的關聯規律。某消費電子廠商通過分析半年內的檢測數據，發現每月第 3 周的 “反白缺陷” 發生率上升，追溯后確認與錫膏開封后儲存時間過長有關，進而優化了錫膏管理流程，使該缺陷率從 1.2% 降至 0.3%，體現了數據驅動的工藝改進價值。

AOI 的柔性光源控制技術提升復雜場景檢測效果，愛為視 SM510 的 RGBW 四色光源支持通道調節，每個顏色的亮度可從 0% 到 100% 精確控制，且支持脈沖發光模式以減少發熱。在檢測混有透明元件（如 LED 燈珠）和金屬元件的 PCBA 時，可通過調節綠光強度增強透明元件的對比度，同時調節紅光強度凸顯金屬焊點細節，實現同一畫面中不同材質元件的清晰成像。這種精細的光源控制能力使設備能夠應對鍍層差異、元件顏色多樣的復雜檢測需求，避免因光源單一導致的部分缺陷漏檢。AOI遠程調試減少停機時間，技術人員無需現場即可解決問題，保障產線連續生產。

為了進一步提高AOI的檢測能力和準確性，多傳感器融合技術逐漸得到應用。AOI系統除了利用光學傳感器外，還可以結合其他類型的傳感器，如激光傳感器、超聲波傳感器等。激光傳感器可以用于測量物體的三維尺寸和形狀，彌補光學傳感器在深度信息獲取方面的不足。超聲波傳感器則可以檢測物體內部的缺陷，如裂紋、氣孔等。通過將多種傳感器的數據進行融合處理，能夠更、準確地獲取被檢測物體的信息。例如，在檢測一個復雜形狀的金屬零件時，光學傳感器可以檢測零件表面的缺陷和紋理，激光傳感器可以測量零件的三維尺寸，超聲波傳感器可以檢測零件內部的缺陷，將這些信息融合后，能夠對零件的質量進行更、深入的評估。AOI極速建模縮短新機種上線時間，自動流程高效，支持企業快速切換生產任務。廣東什么是AOI光源

AOI高精度檢測與智能算法結合，及時發現微小缺陷，提升產品可靠性與良品率。梅州韓華插件機AOI

AOI的技術原理基于光學成像和圖像處理。首先，光源會以特定的角度和強度照射到被檢測物體表面，物體反射或透射的光線通過光學鏡頭聚焦成像在圖像傳感器上。圖像傳感器將光信號轉換為電信號，并進一步轉化為數字圖像數據。隨后，圖像處理算法開始發揮作用，這些算法會對圖像進行灰度化、濾波、邊緣檢測、特征提取等一系列操作。通過與預先設定的標準圖像或特征參數進行對比，從而判斷被檢測物體是否存在缺陷以及缺陷的類型和位置。例如，在檢測一個金屬零件的表面劃痕時，算法會根據劃痕處與正常表面的灰度差異、邊緣特征等信息，準確識別出劃痕并測量其長度和寬度。梅州韓華插件機AOI