AOI圖像采集的然后一個關鍵步驟是控制系統，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據的準確，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。數據處理階段（數據分類與轉換）數據處理階段是圖像的預處理階段，是采集圖像的加工處理過程，為圖像比對提供準確可靠的圖片信息，主要包含了背景噪音減少，圖像增強和銳化等過程。圖像背景噪音減小一般為圖像的低通濾波平滑法，圖像增強和銳化則是提高被檢測特征的對比度，突出圖像中需要關注的特征，忽略不需要關注的部分，方法是圖像二值化處理，經過二值化處理的圖像數據量明顯減少，能凸顯出需要關注的輪廓。 存在的主要問題是，當一些檢查對象是不可見的，或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了。北京在線AOI配件

AOI是一種檢測設備，又稱AOI光學自動檢測設備，已成為電子制造業保證產品質量的重要檢測工具和過程質量控制工具。AOI檢測設備工作原理是在自動檢測過程中，AOI檢測設備機器通過高清CCD攝像頭自動掃描PCBA產品，采集圖像，將測試點與數據庫中合格參數進行對比，經過圖像處理，檢查出目標PCBA上的焊點缺陷，并通過顯示或自動標記缺陷。為維修人員維修和SMT工藝人員改進工藝參數。AOI系統包括多種光源照明、高速數碼相機、高速直線電機、精密機械傳動結構和圖像處理軟件。測試時，AOI設備通過攝像頭自動掃描和PCB、PCB上的部件或特殊部件(包括印刷錫膏的狀態、SMD組件、焊點形狀及缺陷等)來捕捉圖像，通過處理和數據庫軟件對合格參數進行比較，并綜合判斷元件及特性是否合格，然后測試結論，如元件缺失、橋接或焊點質量問題。 上海爐前AOI原理AOI是將電路板上的器件或者特征(比如焊點)捕捉成像。

AOI自動光學檢測設備有個比較大的缺點是有些灰階或是陰影明暗不是很明顯的地方，比較容易出現誤判的情況，這些或許可以使用不同顏色的燈光來加以判別，但較麻煩的還是那些被其他零件遮蓋到的元件以及位于元件底下的焊點，因為傳統的AOI只能檢測直射光線所能到達的地方，像是屏蔽框肋條或是其邊緣底下的元件，往往就會因為AOI檢測不到而漏掉。總之，AOI自動光學檢測設備雖然好用但確實也有些先天上的限制，不過可以用在即時的SMT初步品質分析，并馬上回饋SMT的品質狀況，讓SMT制程作業加以改善，的確可以有效提高SMT的產出良率。

本系統采用的卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學習（deeplearning）的表示算法之一。卷積神經網絡仿造生物的視知覺（visualperception）機制構建，可以進行監督學習和非監督學習。作為圖像識別領域的算法之一，卷積神經網絡在學習數據充足時有穩定的表現。針對本系統所處理的大規模圖像分類問題，卷積神經網絡將用于提取圖像的判別特征，再通過分類器進行學習和識別。畫面顯示：1、主圖畫面都有顯示器件框，便于觀察器件是否被識別；2、根據底板顏色可以自由選擇器件框顏色；3、可依據客戶需求，自由定義器件中文名；4、不良器件圖靜態顯示；程序制作靈活性：1、無需設置參數；2、在線抓拍首件板系統輔助做程序，且支持持續補充學習，學習后自動建模比例更高（80%+）；---自動框圖器件種類多（60+），比例高。3、支持中文、英文、中英文混合輸入；4、批量復制、粘貼、剪切、刪除等支持快捷鍵操作。---硬件條件和安裝尺寸不發生變化。 以目前AOI（自動光學檢測）技術在PCB行業滲透率較高，復雜化趨勢以及制造行業整體對智能化變革的需求。

愛為視智能科技有限公司采用深度學習模型、計算機視覺和圖形圖像處理算法等前沿技術，實現元器件不良檢測的自動化和智能化，極大地提高了生產效率和產品的品質，有專業的特色功能，例如：智能輔助建模，能夠急速建模，無需設置參數，且能一鍵智能搜索80多種器件；易用性，無需設置參數，上手快；在線抓拍收件板系統輔助做程序，自動框圖比例高，支持持續補充學習，學習后自動建模比例更高（80%+）；根據客戶需要支持自定義器件名稱；支持快速更改工單號；支持批量復制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作。支持客戶離線編程、客戶遠程調控、遠程調試；支持系統學習訓練，學習越多效果越好，支持本地學習；支持器件本體大部分特征相同，局部有差異的器件檢測。 AOI檢測儀A系統多采用黑白相機成像，提高成像分辨能力，還要考慮圖像運動過程拍攝圖片模糊帶來的不利影響。廣東aoi電路

AOI檢測方式分為離線半自動檢測和在線自動檢測兩種形式，從而實現生產制程的過程控制。北京在線AOI配件

隨著計算機的快速發展，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。 北京在線AOI配件

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