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潮州精密AOI檢測設(shè)備值得推薦

來源: 發(fā)布時間:2023-09-22

AOI工作的原理對比1.統(tǒng)計建模方式:圖像對比(ImageMatching)的處理方式。通過對OK模板與實際圖像的對比,求出差異的程度,來進行檢測。這種方式對使用人員要求低,但適應(yīng)性,檢測能力方面有諸多問題。早期,因為開發(fā)簡單,我國有不少AOI制造商,加以改善(模板有多幅OJ圖像疊加而成),美其名曰:“統(tǒng)計建模”。2.邏輯算法方式:通過算法對圖像的特征點的抽取,來進行檢測。這種方式對使用人員要求有一定的經(jīng)驗。基于算法的檢測方法經(jīng)過很多年的發(fā)展,已經(jīng)非常成熟穩(wěn)定,并且在實際運用中取得了很好的效果。被行業(yè)前列的AOI制造商采用。AOI在SMT貼片加工中的使用優(yōu)點。潮州精密AOI檢測設(shè)備值得推薦

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AOI測試的主要功能:1.高效率檢測,不受PCB安裝密度影響。2.面對不同的檢測項目,能夠結(jié)合光學(xué)成像處理技術(shù),有針對的檢測方法。3.操作界面簡潔人性化,輕松易上手。4.能夠顯示實際的不良圖像,方便操作人員進行**終的視覺驗證。5.統(tǒng)計NG數(shù)據(jù)的同時分析不良原因,實時反饋給機床技術(shù)信息。AOI自動光學(xué)檢測是實現(xiàn)工業(yè)自動化的一種有效檢測方法,并逐漸取代傳統(tǒng)的人工目檢,被普遍應(yīng)用于LCD/TFT、晶體管和PCB等工業(yè)過程中。它能夠有效地檢測安裝質(zhì)量、焊點質(zhì)量等。通過使用AOI作為減少缺陷的工具,在裝配過程的后段檢測缺陷并避免將缺陷發(fā)送到**終裝配步驟,降低維修成本,避免報廢不固定電路板,能夠降低生產(chǎn)企業(yè)的成本的同時又能保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定,提高產(chǎn)品的競爭力。廣州多功能AOI檢測設(shè)備原理SMT加工中AOI設(shè)備的用途——自動化光學(xué)檢測。

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AOI檢測流程首先,給AOI進行編程,將相關(guān)PCB和元件數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。然后學(xué)習(xí)預(yù)測,將多塊焊接板利用光學(xué)進行檢測和算法分析,找出待測物的變化規(guī)律,建立標(biāo)準(zhǔn)的OK板模型,之后學(xué)習(xí)完成,進行在線調(diào)試,在批量生產(chǎn)前先進行小批次試產(chǎn),將試產(chǎn)的PCBA與OK板進行比對,合格后再人工目檢,之后對試產(chǎn)PCBA進行功能測試,如果都正常,就可以開放批量生產(chǎn)了。那么為何還需要人工目檢呢,這是因為雖然AOI在線檢測大幅提高產(chǎn)線的產(chǎn)能,可替代大量人工目檢,節(jié)省了人工和提高直通率以及降低誤判率,但是有些元件比較高或引腳比較高,會出現(xiàn)陰影或者局部暗部,由于AOI是光學(xué)檢測,一般比較難以照射到這些,因此可能會出現(xiàn)死角,所以需要在AOI后設(shè)置一個目檢崗位,盡量減少不良產(chǎn)品。只是放置了AOI,后面人工目檢可設(shè)置1-2個工作卡位即可。

AOI工作原理自動光學(xué)檢測的光源分為兩類:可見光檢測和X光檢測AOI檢測分為兩部分:光學(xué)部分和圖像處理部分,通過光學(xué)部分獲得需要檢測的圖像;通過圖像處理部分來分析、處理和判斷。圖像處理部分需要很強的軟件支持,因為何種缺陷需要不同的計算方法用電腦進行計算和判斷。燈光變化的智能控制人認(rèn)識物體是通過光線反射回來的量進行判斷,反射量多為量,反射量少為暗。AOI與人判斷原理相同。AOI通過人工光源LED燈光代替自然光,光學(xué)透鏡和CCD代替人眼,把從光源反射回來的量與已經(jīng)編好程的標(biāo)準(zhǔn)進行比較、分析和判斷。對AOI來說,燈光是認(rèn)識影響的關(guān)鍵因素,但光源受環(huán)境溫度、AOI設(shè)備內(nèi)部溫度上升等因素影響,不能維持不變的光源,因此需要通過“自動跟蹤”燈光“透過率“對燈光變化進行智能控制。焊點檢測原理AOI是X、Y平面(2D)檢測,而焊點是立體的,因此需要3D檢測焊點高度(Z)。3D檢測的方法有當(dāng)下流行的是采用頂部燈光和底部燈光照射—用頂部燈光照射焊點和Chip元件時,元件部分燈光反射到camera,而焊點部分光線反射出去。與此相反,用底部(水平)燈光照射時,元件部分燈光反射出去,焊點部分光線反射到career。急用底部燈光可以得到焊點部分的影響。在SMT中,AOI主要應(yīng)用于焊膏印刷檢測、元件檢驗、焊后組件檢測。

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可簡單地將AOI分為預(yù)防問題和發(fā)現(xiàn)問題2種,印刷、貼片之后的檢測歸類與預(yù)防問題,回流焊后的檢測歸類于發(fā)展問題,在回流焊后端檢測中,檢測系統(tǒng)可以檢查元件的缺失、偏移和歪斜情況,以及所有極性方面的缺陷,還一定要對焊點的正確性以及焊膏不足、焊接短路和翹腳等缺陷進行檢測,回流焊后端檢測是目前AOI 當(dāng)下流行的選擇,此位置可發(fā)現(xiàn)全部的裝配錯誤,提供高度的安全性,圖4為某型AOI對回流焊后PCB的檢測圖像,采用了3種不同的照明模式,分別側(cè)重于焊點,零件和雷射印刷文字圖像的采集。圖5為回流焊后AOI識別的不同類型的缺陷。AOI檢測圖像對比實現(xiàn)原理目前比較流行的圖像對比方式有哪三種?梅州銷售AOI檢測設(shè)備市場價

智能制造中的AOI檢測技術(shù)AOI檢測技術(shù)具有自動化、非接觸、速度快、精度高、穩(wěn)定性高等優(yōu)點。潮州精密AOI檢測設(shè)備值得推薦

AOI檢測系統(tǒng)的軟件組成結(jié)合光學(xué)感測系統(tǒng)采集到的圖像數(shù)據(jù),AOI檢測系統(tǒng)的軟件主要包括算法、影像處理軟件和通訊軟件。同樣AOI系統(tǒng)判斷一個組件是否是合格,也會設(shè)定一個規(guī)則,滿足規(guī)則的就合格,不滿足規(guī)則就是不良品。這個規(guī)則標(biāo)準(zhǔn)建模的方法即是算法,算法是整個軟件系統(tǒng)的重中之重,也是AOI檢測廠商的重要競爭力。AI成為AOI檢測技術(shù)進一步發(fā)展的關(guān)鍵因素。以AOI檢測應(yīng)用范圍廣的PCB行業(yè)為例,中低端AOI檢測設(shè)備的誤判過篩率約為70%,即捕捉到的不良品中其實有70%的成品是合格的。因此目前PCB廠商多采取人工二次篩選,將實際合格的PCB板再度送回產(chǎn)線,預(yù)估一臺AOI檢測機常需配置4名人員進行二次檢查。伴隨AI技術(shù)的迅速發(fā)展,也給AOI檢測行業(yè)帶來了技術(shù)革新的契機。傳統(tǒng)AOI檢測與AIAOI辨識的差異,在于是否可針對未知瑕疵進行判定,傳統(tǒng)AOI檢測設(shè)備只能以設(shè)定好的參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)為基準(zhǔn)進行判斷,也就是邏輯性的思考,需要先定義瑕疵的樣本,再透過樣本進行檢測。但導(dǎo)入訓(xùn)練成熟的AI技術(shù)后,AIAOI檢測系統(tǒng)能夠自行定義瑕疵范圍,進一步有效判別未知的瑕疵圖像,且這個學(xué)習(xí)的過程是在不斷重復(fù)進行積累的。潮州精密AOI檢測設(shè)備值得推薦