AOI 的光源系統是圖像質量的保障，愛為視 SM510 采用 RGBW 四色環形 LED 光源，通過控制紅、綠、藍、白四色光的亮度與角度，可針對不同元件材質與缺陷類型優化成像效果。例如，檢測金屬焊點時，紅色光源可增強表面反光對比度，清晰顯示連錫或少錫缺陷；檢測黑色元件絲印時，白色光源可提升字符清晰度，便于 OCR 識別。這種多色光源組合使設備能夠適應鍍金、鍍鎳、涂覆阻焊層等多種 PCBA 表面處理工藝，確保檢測結果的可靠性。AOI 智能判定通過深度神經網絡分析圖像，減少人工干預，提升檢測一致性與客觀性。企業引入 AOI 后，產品的良品率大幅提高，這得益于 AOI 對每一個生產環節的嚴格檢測和把控。深圳離線AOI原理

在珠寶加工行業，AOI主要用于檢測珠寶的外觀質量和鑲嵌工藝。對于寶石的檢測，AOI可以識別寶石表面的瑕疵、裂紋以及顏色分布是否均勻。在珠寶鑲嵌環節，AOI能夠檢測金屬托架與寶石的鑲嵌是否緊密、牢固，有無松動或縫隙過大的情況。此外，AOI還可以對珠寶的整體外觀進行檢測，如形狀是否對稱、表面拋光是否良好等。由于珠寶加工工藝復雜，對質量要求極高，人工檢測難以保證檢測的一致性和準確性。而AOI技術能夠快速、精確地完成檢測任務，幫助珠寶加工企業提高產品質量，滿足消費者對珠寶的需求。新一代AOI光學檢測AOI鏈條設計優化光源路徑，減少陰影暗區，元件各部位充分檢測，避免漏判誤判。

醫療器械的質量直接關系到患者的生命健康，因此對制造過程的質量控制要求極高。AOI在醫療器械制造領域有著的應用。例如，在注射器的生產過程中，AOI可以檢測注射器的外觀是否光滑、有無裂縫，刻度是否清晰準確。對于植入式醫療器械，如心臟起搏器、人工關節等，AOI能夠檢測其表面的光潔度、尺寸精度以及內部結構的完整性。在醫療器械的包裝環節，AOI可以檢查包裝材料是否有破損、密封是否良好，防止醫療器械在儲存和運輸過程中受到污染或損壞。通過使用AOI技術，醫療器械制造商能夠確保產品質量符合嚴格的標準，為患者提供安全可靠的醫療器械產品。

AOI 的實時工藝驗證能力為新產品導入（NPI）提供關鍵支持，愛為視 SM510 在試產階段可快速驗證 PCBA 設計的可制造性（DFM）。通過對比設計文件與實際檢測數據，系統能自動識別潛在的工藝風險，例如元件布局過于密集可能導致焊接不良、焊盤尺寸與元件引腳不匹配等問題。某消費電子廠商在新款手機主板試產時，AOI 檢測發現 0402 元件密集區域的連錫率高達 8%，追溯后確認是焊盤間距設計小于工藝能力極限，及時調整設計后將連錫率降至 0.5%，避免了大規模量產時的質量危機與成本損失。運用 AOI，電子設備生產中的錯漏焊問題能被盡早察覺。

AOI（自動光學檢測）設備在 SMT 生產中扮演著關鍵角色，愛為視 SM510 SMT 智能 AOI 憑借全球無需設置參數的特性脫穎而出。其優勢在于搭載深度神經網絡算法，通過高精度工業相機實時抓取 PCBA 圖像，可一鍵完成智能搜索與編程，降低操作門檻。例如，傳統 AOI 需人工調試閾值、模板等參數，而該設備通過先進的卷積神經網絡和深度學習模型，自動識別元件特征，實現錯件、反向、缺件等缺陷的智能判定，大幅提升生產效率。AOI 操作流程極簡，新建模板至啟動識別四步，提升易用性，適合大規模生產應用。無論是在白天還是黑夜，AOI 都能穩定工作，其穩定的性能確保了生產線上檢測工作的持續開展。深圳離線AOI原理

AOI 所采用的光學傳感器極為敏感，能夠檢測到極其微小的顏色變化、形狀差異，為質量檢測提供可靠依據。深圳離線AOI原理

AOI 的低誤判率特性降低人工復判成本，愛為視 SM510 通過 “多級驗證算法” 減少誤報，即對疑似缺陷先由卷積神經網絡初篩，再通過支持向量機（SVM）進行特征二次校驗，結合元件工藝規則（如焊盤尺寸、引腳間距）進行邏輯判斷。以 “錫珠” 檢測為例，傳統 AOI 可能將焊盤周圍的反光點誤判為缺陷，而該設備通過多算法融合，可根據錫珠的形狀、灰度值及與焊盤的距離等多維特征識別，誤判率低于 0.5%，使人工復判工作量減少 80% 以上，尤其適合對檢測精度要求極高的醫療設備 PCBA 生產。深圳離線AOI原理