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从广义上来说，MVI是一种模拟和拓展人类眼、脑、手的功能的一种技术，在不同的应用领域其定义可能有着细微的差别，但都离开不了两个根本的方法与技术，即从图像中获取所需信息，然后反馈给自动化执行机构完成特定的任务。可以说基于任何图像传感方法（如可见光成像、红外成像、X光成像、超声成像等等）的自动化检测技术都可以认为是MVI或AVI。当采用光学成像方法时，MVI实际上就变为AOI。因此AOI可以认为是MVI的一种特例。根据成像方法的不同，AOI又可分为三维（3D）AOI和二维（2D）AOI，三维AOI主要用于物体外形几何参数的测量、零件分组、定位、识别、机器人引导等场合；二维AOI主要用于产品外观（色彩、缺陷等）检测、不同物体或外观分类、良疵品检测与分类等场合。 AOI设备是高度定制化产品，设备厂商往往需要根据下游客户的要求进行主机设备的调整或是软件的二次开发。广东aoi电路

AOl具有元器件检测、PCB板检测、焊接元器件检测等功能。AOI检测系统用于SMT加工零部件检测的一般程序是对已安装部件的印刷线路板进行自动计数，并开始检查;检查印刷线路板的引线侧，确保引线端对齐、弯曲正确;检查是否有缺件、错件、损坏件、检查安装的IC和分立器件的类型、方向和位置，检查IC器件上的标记印刷质量。如果AOI发现有缺陷的部件，系统将向操作员发送一个信号，或触发处理程序这机器能自动除去有缺陷的零件。该系统对缺陷进行分析，向主机提供缺陷的类型和频率，并对制造过程进行必要的调整。AOI检测的效率和可靠性取决于所使用软件的完整性。AO还具有易于使用、易于调整、不需要编写可视化系统算法的优点。 广州专业AOI原理一台机器视觉设备通常可以包含多种配置以及多种原理、算法，取决与对设备功能的需求及结构设计的复杂程度。

关于元件长度公差，不同的组件供应商、电路板和无铅焊料的供应商都不可能没有任何直接的影响。优良的AOI程序应该能够应付这些这影响。如果这些个别点的变化可以保持不变，那么就能够相当大地简化AOI编程。经研究得到的结论是，由于无铅产生的影响，图形对照系统无法得到适合的检查结果，这是因为合格的样品变化太大。更加可行的方法是，取出确定每道工艺和元件变化的特性。这些变化可以分成不同的等级。如果在现在使用的工艺中，出现了一个新的变化，就要增加一个级别，来保证检查的精确性。所有认识到的和已知的缺陷都储存起来，他们的类型和图片可以用于AOI系统和全球数据库里的检查程序。我们没有必要把一块不同缺陷的电路板保存起来用于详细的检查。

照明光源按照波长分类可以分为可见波长光源，特殊波长光源。可见波长光源也就是一般现代工业AOI检测设备中较常用的红绿蓝LED光源。特殊波长光源一般是指红外或紫外波长光源，一些特殊材料在可见光范围内吸收差别不大，灰阶变化不明显时可以考虑采用特殊波长光源，比如说利用紫外光能量高可以激发荧光材料的原理，检测具有荧光发光特性物质微残留时紫外光源就是一种比较有效的手段，因材料成分与红外光谱有对应关系的原理，红外光源对不具有发光性质的有机化合物残留缺陷检出就有很大的作用，甚至可以实现成分分析。特殊光源中，利用偏振光与物体相互作用后偏振态的变化，利用光学干涉原理的白光干涉（whitelightinterferometry）在特定缺陷检测中的得到了应用，例如通过相干光的干涉图案计算出对应的相位差和光程差，可以测量出被测物体与参考物体之间的差异，且分辨率与精度为可以达到亚波长。 存在的主要问题是，当一些检查对象是不可见的，或是在PCB上存在一些干扰使得图像变得模糊或隐藏起来了。

必要的组件自动光学检测（AOI检测）系统为多层结构，而机器视觉相机只是其中的组件之一。充足的人工或天然光源以及用于启动相机的光栅及编码器等信号触发装置，也是必不可少的硬件组件。要对所收集的图像数据进行进一步处理，还需要分析软件。这些软件既可以直接集成到相机，也可以置于相机外的流程下游，将数据经由合适的接口传递给所连接的计算。去芜存菁...如果对图像的分析确定了某项特征或发现与标准存在偏差，则必须相应地分拣出这个有缺陷的物体。其中的相机数据将可供文档编制所用，而自动光学检测即顺利完成了它的使命。 AOI通常算法有模板匹配、DRC设计规则检查、CMTS形态检查。广东自动AOI测试

AOI的精密机械系统通常有交流伺服驱动电机、精密滚珠丝杆、精密直线导轨等组成。广东aoi电路

AOI图像采集的然后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。首先滤波的定义是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。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。 广东aoi电路

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