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。AOI 設備的穩定運行，是保障電子生產持續高效的關鍵。深圳未來插件機AOI

AOI的發展歷程可以追溯到上世紀70年代。早期，由于計算機技術和圖像處理算法的限制，AOI設備的功能相對簡單，只能進行一些基本的形狀和尺寸檢測。隨著計算機性能的大幅提升以及圖像處理算法的不斷優化，AOI技術逐漸成熟。到了90年代，AOI在電子制造領域得到了應用，其檢測精度和速度都有了顯著提高。進入21世紀，隨著人工智能技術的興起，AOI開始引入深度學習算法，能夠自動學習和識別各種復雜的缺陷模式，進一步提高了檢測的準確性和適應性。如今，AOI已經成為現代制造業中不可或缺的質量檢測工具，并且在不斷朝著更高精度、更智能化的方向發展。中山韓華插件機AOIAOI支持載具底部回流，拓展應用場景，適應復雜生產工藝與多樣化流程需求。

AOI 的產線集成靈活性滿足智能化工廠布局需求，愛為視 SM510 支持進出方向可調（左進右出或右進左出），可與貼片機、回流焊爐、SPI（焊膏檢測）設備等無縫串聯，形成全自動檢測閉環。例如，在一條典型的 SMT 產線中，AOI 可部署于回流焊爐后，實時接收 SPI 設備的前序數據，結合焊后檢測結果進行工藝對比分析，為優化焊膏印刷與回流焊溫度曲線提供依據。這種模塊化設計使設備可根據工廠現有產線布局靈活調整位置，限度減少產線改造工作量。

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。AOI 技術的創新，推動電子制造檢測領域邁向智能化新階段。

AOI的技術原理基于光學成像和圖像處理。首先，光源會以特定的角度和強度照射到被檢測物體表面，物體反射或透射的光線通過光學鏡頭聚焦成像在圖像傳感器上。圖像傳感器將光信號轉換為電信號，并進一步轉化為數字圖像數據。隨后，圖像處理算法開始發揮作用，這些算法會對圖像進行灰度化、濾波、邊緣檢測、特征提取等一系列操作。通過與預先設定的標準圖像或特征參數進行對比，從而判斷被檢測物體是否存在缺陷以及缺陷的類型和位置。例如，在檢測一個金屬零件的表面劃痕時，算法會根據劃痕處與正常表面的灰度差異、邊緣特征等信息，準確識別出劃痕并測量其長度和寬度。AOI相機與光源組合確保圖像清晰，為檢測假焊、錫珠等微小缺陷奠定基礎。廣州3dAOI檢測

AOI的SPC預警實時監控異常，及時提醒調工藝，避免批量不良與質量風險發生。深圳未來插件機AOI

AOI 的多維度報表功能為管理層提供決策依據，愛為視 SM510 可生成缺陷柏拉圖、趨勢控制圖、設備稼動率報表等 10 余種可視化報告，支持按日、周、月維度自動匯總數據。例如，通過柏拉圖分析可直觀顯示當月大主要缺陷（如連錫占 45%、偏移占 30%、缺件占 15%），幫助企業聚焦重點改善方向；趨勢控制圖則可追蹤關鍵工藝參數（如檢測通過率）的波動情況，及時發現潛在的質量隱患。這些報表不可通過本地顯示器查看，還能自動發送至管理層郵箱，便于遠程掌握產線運行狀態。深圳未來插件機AOI