必要的組件自動光學檢測（AOI檢測）系統(tǒng)為多層結構，而機器視覺相機只是其中的組件之一。充足的人工或天然光源以及用于啟動相機的光柵及編碼器等信號觸發(fā)裝置，也是必不可少的硬件組件。要對所收集的圖像數(shù)據(jù)進行進一步處理，還需要分析軟件。這些軟件既可以直接集成到相機，也可以置于相機外的流程下游，將數(shù)據(jù)經由合適的接口傳遞給所連接的計算。去蕪存菁...如果對圖像的分析確定了某項特征或發(fā)現(xiàn)與標準存在偏差，則必須相應地分揀出這個有缺陷的物體。其中的相機數(shù)據(jù)將可供文檔編制所用，而自動光學檢測即順利完成了它的使命。 隨著電子技術、圖像傳感技術和計算機技術的快速發(fā)展，AOI技術成為表面缺陷檢測的重要手段。北京專業(yè)AOI檢測

光電轉化器可以分為CCD（chargeCouplingdiode）和CMOS（complementarymetaloxidesemiconductor）兩種。因為制作工藝與設計不同，CCD與CMOS傳感器工作原理主要表現(xiàn)為數(shù)字電荷傳送的方式的不同，工作原理如下圖所示，CCD采用硅基半導體加工工藝，并設置了垂直和水平移位寄存器，電極所產生的電場推動電荷鏈接方式傳輸?shù)街虚g模數(shù)轉換器。這樣的結構與設計很難集成很多的感光單元，制造成本高且功耗大；而CMOS采用無機半導體加工工藝，每像素設計了額外的電子電路，每個像素都可以被定位，而無需CCD中那樣的電荷移位設計，對圖像信息的讀取速度遠遠高于CCD芯片，因光暈和拖尾等過度曝光而產生的非自然現(xiàn)象的發(fā)生頻率要低得多，價格和功耗比CCD光電轉化器也低，但其缺點是半導體工藝制作的像素單元缺陷多，靈敏度會有一些問題，同時，為每個像素電子電路提供所需的額外空間不會作為光敏區(qū)域。芯片表面上的光敏區(qū)域部分（定義為填充因子）小于CCD芯片。從理論上講，這個原因導致可以收集的圖像信息光子數(shù)會有所減少，所以，CMOS光電轉化元件一般需要搭配高亮度光源，噪音也比較大。 深圳新一代AOIAOI通常算法有模板匹配、DRC設計規(guī)則檢查、CMTS形態(tài)檢查。

經過波峰焊后，焊點所有的參數(shù)會有很大的變化，這主要是由于焊爐內錫的老化導致焊盤反射特性從光亮到灰暗，因此，在檢查時算法上必須要包含這些變化。在波峰焊中，典型的缺陷是短路和焊珠。當檢測到短路時，假如印刷的圖案或者無反射印刷這兩種情況的減少以及應用阻焊層，就可以消除這些誤報。如果基準點沒有被阻焊膜蓋住而過波峰焊，可能會導致一個圓形基準點上錫成了一個半球，其內在的反射特性將會發(fā)生改變;應用十字型作為基準點或者用阻焊層覆蓋基準點，可以防止這種情況的發(fā)生。

隨著計算機的快速發(fā)展，AOI也采用了目前許多成熟的圖像分析技術，包括模板匹配法(或自動對比)、邊緣檢測法、特征提取法(二值圖)、灰度直方圖法、傅里葉分析法、光學特征識別法等，每個技術都有優(yōu)勢和局限。模板比較法通過獲得物體圖像，如片狀電容或QFP，并用該信息產生一個剛性的基于像素的模板。在檢測位置的附近，傳感器找出相同的物體。當相關區(qū)域中所有點進行評估之后，找出模板與圖像之間有Z小差別的位置停止搜尋。AOI系統(tǒng)為每個要檢查的物體產生這種模板，通過在不同位置使用相應模板，建立對整個板的檢查程序，來查找所有要求的元件。但是由于元件檢測圖像很少完全匹配模板，所以用兩種方法來解決這個問題：可以用一定數(shù)量的容許誤差來確認匹配的，如果模板太僵硬，可能產生對元件的“誤報”;如果模板松散到接受大范圍的可能變量，也會導致“漏報”;可以根據(jù)同類的眾多良品進行標準模板的計算，或者叫“特征元件”，這樣可以Zda限度提取該類元件的共性特征，從而降低誤報率。 AOI檢測元器件的過程就是模擬人工目視檢查SMT元器件。

AOI檢測設備中常用的紅綠藍LED光源。特殊波長光源一般是指紅外或紫外波長光源，一些特殊材料在可見光范圍內吸收差別不大，灰階變化不明顯時可以考慮采用特殊波長光源，比如說利用紫外光能量高可以激發(fā)熒光材料的原理，檢測具有熒光發(fā)光特性物質微殘留時紫外光源就是一種比較有效的手段，因材料成分與紅外光譜有對應關系的原理，紅外光源對不具有發(fā)光性質的有機化合物殘留缺陷檢出就有很大的作用，甚至可以實現(xiàn)成分分析。特殊光源中，利用偏振光與物體相互作用后偏振態(tài)的變化，利用光學干涉原理的白光干涉（whitelightinterferometry）在特定缺陷檢測中的得到了應用，例如通過相干光的干涉圖案計算出對應的相位差和光程差，可以測量出被測物體與參考物體之間的差異，且分辨率與精度為可以達到亞波長，測量三維物體形貌與高度也正成為AOI檢測的新需求。（下圖為側光源與同軸光源實例）愛為視新一代智能插件AOI，采用卷積神經網絡、先進深度學習模型，計算機視覺、圖形圖像處理等技術。北京智能AOI光學檢測儀

AOI是新興起的一種新型測試技術，但發(fā)展迅速，很多廠家都推出了AOI測試設備。北京專業(yè)AOI檢測

AOI圖像采集的然后一個關鍵步驟是控制系統(tǒng)，光電傳感器的FOV（視窗）有限，物體高速運動中準確地抓拍到清晰的圖像，軟硬件協(xié)調動作非常重要，如下圖所示，當圖像傳感器與機臺移動速度不匹配時造成圖像的拉伸，收縮等變形，所以，載物移動平臺XY方向移動與圖像采集光電傳感器的同步移動影響到數(shù)據(jù)的準確，要在固定光照，等間距下拍攝一幅清晰的圖像，高精度的導軌，電機和運動控制程序是非常必要的。首先濾波的定義是將信號中特定波段頻率濾除的操作，是抑制和防止干擾的一項重要措施。在AOI檢測中，噪聲是造成圖像退化的因素之一，起因是AOI圖像獲取，傳輸過程中，外界雜散光，光電二極管電子噪聲及溫度，光源的不穩(wěn)定不均勻，機械系統(tǒng)的抖動，傳感器溫度等原因導致，不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識別，圖像切割等后續(xù)處理工作帶來了困難。因此，為了獲得真實的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。 北京專業(yè)AOI檢測

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