AOI檢測常見故障有哪些？1、字符檢測誤報較多AOI靠識別元件外形或文字等來判斷元件是否貼錯等，字符檢測誤報主要是由于元器件字符印刷及不同生產批次、不同元器件廠家料品字符印刷方式不同以及字符印刷顏色深淺、模糊或者灰塵等引起的誤判，需要用戶不斷的更改完善元件庫參數以及減少檢測關鍵字符數量的方法來減少誤報的出現。2、存在屏蔽圈遮蔽點、斜角相機的檢測盲區等問題在實際生產檢測中，事實證明合理的PCB布局以及料品的選擇可以減少盲區的存在。在實際布局過程中盡量采取合理的布局將極大減少檢測盲區的存在，同時在有遮擋的元件布局中可以考慮將元件旋轉90度以改變斜角相機的照射角度去避免元件引腳遮擋。同時元器件到PCB的邊緣應該至少留有3mm（0.12”）的工藝邊，并采用片式器件優先于圓柱形器件的選型方式。3、多錫、少錫、偏移、歪斜等問題工藝要求標準界定不同容易導致的誤判焊點的形狀和接觸角是焊點反射的根源，焊點的形成依賴于焊盤的尺寸、器件的高度、焊錫的數量和回流工藝參數等因素。為了防止焊接反射，應當避免器件對稱排列，同時合理的焊盤設計也將極大減少誤判現象的發生。AOI機器視覺檢測系統應用領域視覺檢測自動化設備的應用范圍較廣。廣州多功能AOI檢測設備市場價

AOI的包含情況以及三種檢測方法一、AOI系統一般包含：1.照明系統2.光學透鏡 CCD攝像系統4.檢測工作臺5.檢測程序6.預存模板7.圖像處理識別系統8.數據記錄處理系統二、三種檢測算法1.DRC檢測基本思想：DRC使用一套用戶設計的規則來檢測違反設計規則的二進制數據，所有不符合規則的特征都認為是缺陷。規則包括：允許的較大較小線寬、較大較小焊盤尺寸、較小導體間距、所有線寬都必須以焊盤結束等。檢測缺陷：毛刺、鼠咬、線條、間距、焊盤尺寸違反等。2.特征比較基本思想：分別提取模板（CAM或者黃金模板）和待檢圖像中的鏈接性特征，然后比較結果，不同之處就是缺陷。檢測缺陷：開路，短路3.粗檢測缺陷基本思想：將模板圖像和待檢圖像進行異或運算，得到圖像之間的不同。檢測缺陷：大缺陷（丟失或多余的大焊盤）廣東在線式AOI檢測設備設備AOI檢測設備對SMT貼片加工的重要性。

AOI就是自動光學辨識系統,是英文(AutoOpticalInspection)的縮寫，國內叫做自動光學檢測儀，現在已經普遍應用在電子行業的電路板組裝生產線的外觀檢查并取代以往的人工目檢。AOI自動光學檢測設備的基本原理是利用影像技術來比對待測物與標準影像是否有過大的差異來判斷待測物有否符合標準，所以AOI的好壞基本上也取決于其對影像的解析度、成像能力與影像辨析技術。早期時候AOI自動光學檢測設備大多被拿來檢測IC(積體電路)封裝后的表面印刷是否有缺陷，隨著技術的演進，現在則被拿來用在SMT組裝線上檢測電路板上的零件焊錫組裝后的品質狀況，或是檢查錫膏印刷后有否符合標準。

焊膏印刷是SMT的初始環節，也是大部分缺陷的根源所在，大約60%-70%的缺陷出現在印刷階段，如果在生產線的初始環節排除缺陷，可以比較大限度地減少損失，降低成本，因此，很多SMT生產線都為印刷環節配備了AOI檢測。印刷缺陷有很多種，大體上可以分為焊盤上焊膏不足、焊膏過多；大焊盤中間部分焊膏刮擦、小焊盤邊緣部分焊膏拉尖；印刷偏移、橋連及沾污等，形成這些缺陷的原因包括焊膏流變性不良、模板厚度和孔壁加工不當，印刷機參數設定不合理、精度不高、刮刀材質和精度選擇不當、PCB加工不良等，通過AOI可以有效監控焊膏印刷質量，并對缺陷數量和種類進行分析，光霸綿從而改善印刷制程。AOI在SMT各工序的應用?

一、光學檢測的優勢關于AOI設備，首先是具備了精確的檢測功能，相比較傳統的人工檢測方法，因為只能夠通過肉眼觀察，所以在精度上是無法滿足當前市場對于產品的需求，在一些對于零件精度特別高的產業當中更是如此，因此選擇這種設備進行檢測是更好的選擇。另外，由于設備屬于非接觸式的測量，所以不會對觀察者以及產品造成損害，還加大了檢測范圍，光譜響應范圍更加寬，因此可檢測到產品范圍更大。二、精度和效率遠遠超出基于這幾個優勢，我們可以明顯發現，相比較傳統的人工的肉眼檢測，選擇AOI檢測機已經是占據了更大的優勢，而且無論是檢測的精度還是效率都是遠遠超出了人工的，因此現在使用這種設備進行產品檢測，已經成為了大多數企業的首要考慮。選擇購買AOI設備的時候，通過大數據優化，智能極簡編程，一鍵識別元器件及焊點，智能判定不良，解決行業傳統算法編程時間長、誤報率高兩大痛點。而檢測產品AIS430檢測范圍廣，2D、3D均可檢測；它還應用高速、高分辨率的圖像處理技術，極大增強了2D檢測性能和3D成像速度。同時支持基于4/8方向的3D投影成像，高效融合多方向的高度信息，小化陰影問題。1、按結構分類：簡易型手動離線AOI設備，離線AOI設備，在線AOI設備等；汕頭AOI檢測設備原理

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AOI自動光學檢測儀及其工作原理2(3)相似性原理。利用圖像的明暗關系形成目標物的外形輪廓，比較該外形輪廓與標準輪廓的相像程度。該方法財檢測元件的缺失、漏貼等比較有效。(4)顏色提取。任何顏色均可用紅、綠、藍三基色按照一定的比例混合而成。紅、綠、藍形成一個三維顏色立方體。顏色提取就是在這個顏色立方體中裁取一個需要的小顏色方體，即對應我們需要選取顏色的范圍，然后計算所檢測的圖像中滿足該顏色方體占整個圖像顏色數的比例，檢查是否滿足需要的設定范圍。在以紅、綠、藍三色光照的情況下，該方法較適合對電阻、電容等焊錫進行檢測。(5)圖像比對。在測試過程中，設備通過CCD攝像系統采集所測試電路板上的圖像，經過圖像數字化處理后輸入計算機內部，與標準圖像進行運算比對（比對項目包括元件的尺寸、角度、偏移量、亮度、顏色及位置等），并將比對結果超過額定誤差閾值的圖像通過顯示器輸出，并顯示其在PCB上的具體的位置。(6)二值化原理。將目標圖像按一定方式轉換為灰度圖像，然后選取一定的亮度閾值進行圖像處理，低于閾值的直接轉換成黑色，高于閾值的直接轉換成白色。使字符、IC短路等直接從原圖像中分離出來。廣州多功能AOI檢測設備市場價