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AOI虽然具有比人工检测更高的效率,但毕竟是通过图像采集和分析处理来得出结果,而图像分析处理的相关软件技术目前还没达到人脑的级别,因此,在实际使用中的一些特殊情况,AOI的误判、漏判在所难免。
目前AOI使用中存在的问题有:
(1)多锡、少锡、偏移、歪斜的工艺要求标准界定不同,容易导致误判。
(2)电容容值不同而规格大小和颜色相同,容易引起漏判。
(3)字符处理方式不同,引起的极性判断准确性差异较大。
(4)大部分AOI对虚焊的理解发生歧义,高速AOI检测设备维保,造成漏判推诿。
(5)存在屏蔽圈、屏蔽罩遮蔽点的检测问题。
(6)BGA、FC等倒装元件的焊接质量难以检测。
(7)多数AOI编程复杂、繁琐且调整时间长,不适合科研单位、小型OEM厂、多规格小批量产品的生产单位,高速AOI检测设备维保。
(8)多数AOI产品检测速度较慢,有少数采用扫描方法的AOI速度较快,高速AOI检测设备维保,但误判、漏判率更高。 在线AOI与离线AOI的区别是什么呢?高速AOI检测设备维保
在 SMT 中,AOI 主要应用于焊膏印刷检测、元件检验、焊后组件检测。在进行不同环节的检测时,其侧重也有所不同。
1. 印刷缺陷有很多种,大体上可以分为焊盘上焊膏不足、焊膏过多;大焊盘中间部分焊膏刮擦、小焊盘边缘部分焊膏拉尖;印刷偏移、桥连及沾污等。形成这些缺陷的原因包括焊膏流变性不良、模板厚度和孔壁加工不当、印刷机参数设定不合理、 精度不高、刮刀材质和硬度选择不当、PCB 加工不良等。通过 AOI 可以有效监控焊膏印刷质量,并对缺陷数量和种类进行分析,从而改善印刷制程。
2. 元件贴装环节对设备精度要求很高,常出现的缺陷有漏贴、贴错、偏移歪斜、 极性相反等。AOI检测可以检查出上述缺陷,同时还可以在此检查连接密间距和BGA 元件的焊盘上的焊膏。
3. 在回流焊后端检测中,AOI可以检查元件的缺失、偏移和歪斜情况,以及所有极性方面的缺陷,还能对焊点的正确性以及焊膏不足、焊接短路和翘脚等缺陷进行检测。
中山多功能AOI检测设备值得推荐AOI英文全称AutomatedOpticalInspection,即自动光学检测。
一、AOI系统一般包含:
1.照明系统
2.光学透镜
D摄像系统
4.检测工作台
5.检测程序
6.预存模板
7.图像处理识别系统
8.数据记录处理系统
二、三种检测算法
1.DRC检测
基本思想:DRC使用一套用户设计的规则来检测违反设计规则的二进制数据,所有不符合规则的特征都认为是缺陷。
规则包括:允许的较大较小线宽、较大较小焊盘尺寸、较小导体间距、所有线宽都必须以焊盘结束等。检测缺陷:毛刺、鼠咬、线条、间距、焊盘尺寸违反等。
2.特征比较
基本思想:分别提取模板(CAM或者黄金模板)和待检图像中的链接性特征,然后比较结果,不同之处就是缺陷。检测缺陷:开路,短路
3.粗检测缺陷
基本思想:将模板图像和待检图像进行异或运算,得到图像之间的不同。检测缺陷:大缺陷(丢失或多余的大焊盘)
AOI检测的工作逻辑可以分为图像采集阶段(光学扫描和数据收集),数据处理阶段(数据分类与转换),图像分析段(特征提取与模板比对)和缺陷报告阶段这四个阶段(缺陷大小类型分类等)
为了支持和实现AOI检测的上述四个功能,AOI设备的硬件系统包括了工作平台,成像系统,图像处理系统和电气系统四个部分,是一个集成了机械,自动化,光学和软件等多学科的自动化设备
图像采集阶段
AOI的图像采集系统主要包括光电转化摄影系统,照明系统和控制系统三个部分
因为摄影得到的图像被用于与模板做对比,所以获取的图像信息准确性对于检测结果非常重要,可以想象一下,如果图像采集器看不清楚或看不到被检测物体的特征点,那么也就无法谈到准确的检出 SMT加工中AOI设备的用途——自动化光学检测。
AOI的包含情况以及三种检测方法,欢迎来电咨询。高速AOI检测设备维保
在AOI检测系统中,被测物体的支撑方式、精密传输与定位装置也必须精心设计,尤其是FPD、硅片、半导体、MEMS和一些光学组件等精密制造与组装行业。在这些领域,制造过程需在超净间进行,要求AOI检测系统有很高的自洁能力,不能给生产环境尤其是被测工件本身带来二次污染,这会影响系统构件的材料选型、气动及自动化装置选型、运动导轨的设计与器件选型等。因此,会需要采取气浮支撑、定位与传输机构以及利用FFU风机过滤机组对检测系统进行环境净化,并采取消静电装置,对工件进行防静电处理。
高速图像数据处理也是AOI检测系统的重要部分之一。由于AOI检测是通过图像传感方式获取被测信息的,尤其是高速在线检测,图像数据有时是海量的,为满足生产节拍需求,必须采用高速数据处理技术。会采用共享内存、分布式内存多进程处理、分布式计算机集群等方式,把巨大的图像分时、分块分割成小块数据流,分散到集群系统各节点处理。对于耗时复杂的算法,有时只靠计算机CPU很难满足时间要求,还需配备如DSP、GPU和FPGA等硬件处理模块,协同实现快速复杂的计算难题。
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