AOI检测又称自动光学检测技术,也称为机器视觉检测技术或自动视觉检测,是基于光学原理来对焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的设备。AOI原理与贴片机和印刷机所用的视觉系统的原理相同,通常采用设计规则检验(DesignRuleChecking,DRC)和图形识别两种方法。DRC法按照一些给定的规则(如所有连线应以焊点为端点,所有引线宽度不小于0.127mm,所有引线之间的间隔不小于0.102mm等)检査电路图形。目前市面上,3D AOI得到了大家的普遍认可。优越的3D检查功能,超越传统2DAOI的瑕疵检测能力以及降低误判率。安徽应用3DAOI评测
轻蜓视觉使用的AI视觉检测设备采用的卷积神经网络,(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks),是深度学习(deeplearning)的**算法之一。卷积神经网络在学习数据充足时有稳定的表现。针对本系统所处理的大规模图像分类问题,卷积神经网络将用于提取图像的判别特征,再通过分类器进行学习和识别。Prisma3D由于测试高度的精确性(0.4um),在汽车电子,MINILED芯片测试,半导体封装,存储芯片及各种贴装线路板上都有普遍的应用。宁波双面3DAOI测试原理宁波轻蜓视觉科技专注于AOI自动光学检测系统的研发、生产与销售。
AOI设备是如何检测元件的质量呢?人们判断一个物体的质量是否合格,总是要实现设定一个标准,如果达到标准则认为该对象为合格,如果达不到标准,则认为对象不合格。同样AOI判断一个元件是否OK,也设定一个规则,满足规则的就OK,不满足规则的就是NG。AOI针对不同的元件选用不同的规则,较常用的规则就是标准图像,就是事先给某个贴片指定一个标准图像,如果被检测贴片的图像和标准图像很相似,那么,我们认为这个贴片是OK的,如果不相似,则认为是NG的,在图像处理行业,我们称这种规则是图像比对或者说是模板匹配。另外,还有一些特定的规则,像指定IC之间不能桥接,这不是通过指定一个标准图像,而是个通过某种算法计算两IC之间是否有连接物的方法判断IC是否有桥接现象。
学习型图像对比AOI技术:这类AOI检测技术在程序编制完成后,要进行一段时间的学习预测,这样程序自动寻找待测物的变化规律,从而建立待测物的标准的数学模型,这一过程往往需要2个小时以上才能完成。缺点:在学习过程中,如果将有缺陷的待测无学习到程序里去了。那么该类待测物将被视为良品,从而无法检测出不良品。统计外形建模AOI技术:统计外形建模法师采用学习统计的方法,从而发现被检测物的规律,来建成一个标准的数学模型,来实现检测的目的。这种方法的缺陷在于统计学习的过程中,人的干扰因素太多,因而存在一定的不确定因素,影响检测的质量。3D aoi清晰的元件顶部和三维交互图像进行可靠的验证。
3DAOI原理也基本基于此,但3D技术加载了摩尔条纹光和多段彩色照明系统,更加有效的检测普通2DAOI难以检测的虚焊、假焊、BGA翘起、引脚翘起等。传统的AOI较大的缺点是有些灰阶或是阴影明暗不是很明显的地方,例如IC引脚下的假焊、虚焊、屏蔽盖下方的焊接、BGA底部的虚焊、假焊等。这些控制难点是比较容易出现误判的情况,这些或许可以使用严格的控制限来判断,但又会出现不同的误判情况,给生产品控带来不小的难度。下面我们就一些关键词语做一些解释。AOI当自动检测时,机器通过投影仪对pcb检测区进行投影,通过视觉算法形成3D立体数据。河南3DAOI自动光学检测仪
很多公司普通2D AOI设备检测虚焊是完全没有有完全把握,普通AOI是靠光源来检测的。安徽应用3DAOI评测
Prisma3DAOI,自动光学检测,基于光学原理来对焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的设备。作为2DAOI技术的一种升级,可以检测2D无法检测的缺陷,代替人工,提高效率。现在Prisma3DAOI发展迅速,成为很多SMT工厂的检测设备优先。Prisma3DAOI当自动检测时,机器通过投影仪对pcb检测区进行投影,通过视觉算法形成3D立体数据。这些数据,可以测量高度,距离。拟合形成的图像,可以直观检查出PCB上缺陷,并通过显示器或自动标志把缺陷显示/标示出来,供维修人员修整。安徽应用3DAOI评测
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