江西炉前AOI外观检测

在现代工业自动化生产中，连续大批量生产中每一个制作过程都是有一定的次品率的，单独去看虽然比率很小，但是相乘后却成为企业难以提高良率的重要瓶颈，并且在经过完整制程后再次去剔除次品，成本会高很多（例如，如果锡膏印刷工序存在定位偏差，且该问题直到芯片贴装后的在线测试才被发现，那么返修的成本将会是原成本的100倍以上），因此及时检测以及次品剔除对质量控制和成本控制是非常重要的，也是制造业进一步升级的重要基石。AOI检测仪A系统多采用黑白相机成像，提高成像分辨能力，还要考虑图像运动过程拍摄图片模糊带来的不利影响。江西炉前AOI外观检测

    AOI是AutomatedOpticalInspection的缩写，中文翻译是自动光学检测。AOI本身是一种技术，但目前大多指的是AOI设备，即自动光学检测设备。在国外AOI设备已经有一定的历史，AOl技术的主要应用领域包括PCB、FPD、半导体、光伏等多个行业，AOI设备多是在半导体和面板检测领域应用，导致目前AOI已经被默认为半导体和面板自动化检测的代名词，而且更多强调的是贴装、焊锡等表面缺陷的检测。随着技术的发展，已经出现了3D-AOI产品。当然，针对其他行业中的应用，如纺织品、金属等产品的表面检测，我们也可以这些检测设备为AOI设备，只不过目前其他行业的应用暂时没有这么广泛应用，这种共识还没有达成。 山东新一代智能AOI光学检测当自动检测时，机器通过摄像头自动扫描PCB，采集图像，测试的焊点与数据库中的合格的参数进行比较。

科技进程的加速，产品的品质化与智能化要求在日益扩增。生产制造商对于产品的质检体系需要不断地更新升级，跨越了从人工检测到传统的视觉检测再到具有深度学习算法的智能检测这一整条进化链，深度学习算法弥补了传统算法无法检测复杂特征的漏缺，免去了人工提取特征这一耗时耗力的步骤，更大程度为生产企业提升制造效率。然而凡事都有两面性，深度学习算法也不例外，只是，其优势的比例远远超越了不足，因而能够迅速占领行业市场。

当前电子产品日渐向着小型化趋势发展，对产品元器件的微型化要求也越来越高，微型器件的组装和检测难以只通过人工完成，由此产生越来越多的自动检测设备需求。与此同时，自动检测设备还能够健身制造成本、提升产品质量，AOI检测设备代替人工的进程发展较快。在此背景下，中国自动光学检测行业逐步发展起来。从AOI检测设备来看，目前AOI检测设备是SMT加工厂必备的设备，平均一条SMT生产线至少需要2-3台AOI检测设备，但我国AOI检测设备的渗透率较低，只为50%左右。AOI检测原理是采用摄像技术将被检测物体的反射光强以定量化的灰阶值输出，分析判定缺陷并进行分类的过程。

    AOI（automaticallyopticalinspection）是光学自动检测，顾名思义是通过光学系统成像实现自动检测的一种手段，是众多自动图像传感检测技术中的一种检测技术，中心技术点如何获得准确且高质量的光学图像并加工处理。AOI检测技术应运而生的背景是电子元件集成度与精细化程度高，检测速度与效率更高，检测零缺陷的发展需求。AOI检测的比较大优点是节省人力，降低成本，提高生产效率，统一检测标准和排除人为因素干扰，保证了检测结果的稳定性，可重复性和准确性，及时发现产品的不良，确保出货质量。在人工智能技术与大数据发展进步的现在，AOI检测不仅只是一部检测设备，对大量不良结果进行分类和统计，可以发现不良发生的原因，在工艺改善和生产良率提升中也正逐步发挥着更重要的作用，因此，可以预期未来AOI检测技术将在半导体与电子电路检测中将会发挥越来越重要的作用。 目前常用的图像识别算法为灰度相关算法，通过计算归一化的相关来量化检测图像和标准图像之间的相似程度。浙江AOI光学检测

随着电子技术、图像传感技术和计算机技术的快速发展，AOI技术成为表面缺陷检测的重要手段。江西炉前AOI外观检测

    AOI图像采集的一个关键步骤是控制系统，光电传感器的FOV（视窗）有限，物体高速运动中准确地抓拍到清晰的图像，软硬件协调动作非常重要，如下图所示，当图像传感器与机台移动速度不匹配时造成图像的拉伸，收缩等变形，所以，载物移动平台XY方向移动与图像采集光电传感器的同步移动影响到数据的准确，要在固定光照，等间距下拍摄一幅清晰的图像，高精度的导轨，电机和运动控制程序是非常必要的。在AOI检测中，噪声是造成图像退化的因素之一，起因是AOI图像获取，传输过程中，外界杂散光，光电二极管电子噪声及温度，光源的不稳定不均匀，机械系统的抖动，传感器温度等原因导致，不可避免的使得图像因含有噪音而变得模糊。给图像识别，图像切割等后续处理工作带来了困难。因此，为了获得真实的图像信息，除去噪声的滤波处理必不可少。 江西炉前AOI外观检测

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