AOI光学检测与X-RAY无损检测两者之间的区别

      事实上，SMT当中的AOI和X-RAY这两者之间的功能是完全不一样的，大家一定不要将其混为一谈，尽管它们的基本原理都是通过光的反射来对元件的贴装是否正确、位置是否良好以及有无漏贴等现象进行检查。

AOI的原理以及优势

      AOI实际上是较近几年在市场上才出现的新型检测设备，它的全称为“自动光学检测”，它是基于光学的原理来对焊接生产过程当中所遇到的一些常见的缺陷进行检测的一种设备，比如它在用于SMT贴片当中，对检测元件的焊接之前的贴装不良进行检测，包括电子元件的缺件、反向、偏位等进行检测，还可以对电子元器件经回焊炉之后的焊接不良、缺件等进行检测。

X-RAY的原理以及行业优势

      而作为时下市面上主流的检测设备X-RAY实际上指的就是X光，它的原理是在不损坏被检测物体的前提之下，通过X光来对那些非金属物质特性的物质进行穿透，比如对BGA元件的焊接是否良好以及有没有短路现象的检测；如果说的更加直白一些，那就是AOI检测的是产品的平面，而X-RAY检测的则是产品的内部，比如锂电池、IC芯片等产品有无短路、空焊、漏焊等缺陷。

AOI检测基本原理与设备构成？江门精密AOI检测设备销售公司

AOI的工作原理

      AOI又称AOI光学自动检测设备，已成为制造业保证产品质量的重要检测工具和过程质量控制工具。AOI检测设备工作原理是在自动检测过程中，AOI检测设备机器通过高清CCD摄像头自动扫描PCBA产品，采集图像，将测试点与数据库中合格参数进行对比，经过图像处理，检查出目标PCBA上的焊点缺陷，并通过显示或自动标记缺陷。为维修人员维修和SMT工艺人员改进工艺参数。

      AOI系统包括多种光源照明、高速数码相机、高速直线电机、精密机械传动结构和图像处理软件。测试时，AOI设备通过摄像头自动扫描和PCB、PCB上的部件或特殊部件(包括印刷锡膏的状态、SMD组件、焊点形状及缺陷等)来捕捉图像，通过处理和数据库软件对合格参数进行比较，并综合判断元件及特性是否合格，测试结论，如元件缺失、桥接或焊点质量问题。

      AOI的工作方式与SMT当中SPI和印刷机中使用的视觉系统相同，通常使用设计规则检查和模式识别。DRC方法根据一些给定的规则检查电路图形(所有的线应该在焊点处结束，引线应该至少0.127毫米宽，至少0.102毫米间距)。该方法能从算法上保证待测电路的正确性，且具有制作简单、算法逻辑简单、处理速度快、程序编辑量小、数据占用空间小等特点，但该方法确定边界的能力较差。 珠海AOI检测设备设备价钱AOI又称AOI光学自动检测设备，已成为制造业保证产品质量的重要检测工具和过程质量控制工具。

AOI工作原理

自动光学检测的光源分为两类：可见光检测和X光检测

AOI检测分为两部分：

光学部分和图像处理部分，通过光学部分获得需要检测的图像；通过图像处理部分来分析、处理和判断。图像处理部分需要很强的软件支持，因为何种缺陷需要不同的计算方法用电脑进行计算和判断。

灯光变化的智能控制

人认识物体是通过光线反射回来的量进行判断，反射量多为量，反射量少为暗。AOI与人判断原理相同。AOI通过人工光源LED灯光代替自然光，光学透镜和CCD代替人眼，把从光源反射回来的量与已经编好程的标准进行比较、分析和判断。对AOI来说，灯光是认识影响的关键因素，但光源受环境温度、AOI设备内部温度上升等因素影响，不能维持不变的光源，因此需要通过“自动跟踪”灯光“透过率“对灯光变化进行智能控制。

焊点检测原理

AOI是X、Y平面（2D）检测，而焊点是立体的，因此需要3D检测焊点高度（Z）。

3D检测的方法有

当下流行的是采用顶部灯光和底部灯光照射—用顶部灯光照射焊点和Chip元件时，元件部分灯光反射到camera，而焊点部分光线反射出去。与此相反，用底部（水平）灯光照射时，元件部分灯光反射出去，焊点部分光线反射到career。急用底部灯光可以得到焊点部分的影响。

AOI设备的原理

1.焊锡表面具有光的平面镜反射性质，因此照射在焊锡表面的光，遵循入射角=反映射角方向进行反射。

2.光源设计通过“红色、绿色、蓝色”不同角度的光源照射，反映被造物体的曲面的变化情况。从而达到检测元件焊接弧度的目的。

3.不同的曲面弧度上，颜色反映了弧度的变化特性。“红光”“绿光”“蓝光”的亮度强弱比例，是保证这一检测原理的关键。

①红色：上锡角度相对较低时，红光反射回像机。（1°-25°）

②绿色：上锡角度相对高一些时绿光反射回像机。（25°-45°）

③蓝色：上锡角度较高时，蓝光反射回像机。（45°以上） AOI的种类由于设计思路及性能的不同，详情了解分类。

AOI检测系统的软件组成

      结合光学感测系统采集到的图像数据，AOI检测系统的软件主要包括算法、影像处理软件和通讯软件。同样AOI系统判断一个组件是否是合格，也会设定一个规则，满足规则的就合格，不满足规则就是不良品。这个规则标准建模的方法即是算法，算法是整个软件系统的重中之重，也是AOI检测厂商的重要竞争力。

      AI成为AOI检测技术进一步发展的关键因素。

      以AOI检测应用范围广的PCB行业为例，中低端AOI检测设备的误判过筛率约为70%，即捕捉到的不良品中其实有70%的成品是合格的。因此目前PCB厂商多采取人工二次筛选，将实际合格的PCB板再度送回产线，预估一台AOI检测机常需配置4名人员进行二次检查。

      伴随AI技术的迅速发展，也给AOI检测行业带来了技术革新的契机。传统AOI检测与AI AOI辨识的差异，在于是否可针对未知瑕疵进行判定，传统AOI检测设备只能以设定好的参数标准为基准进行判断，也就是逻辑性的思考，需要先定义瑕疵的样本，再透过样本进行检测。但导入训练成熟的AI技术后，AI AOI检测系统能够自行定义瑕疵范围，进一步有效判别未知的瑕疵图像，且这个学习的过程是在不断重复进行积累的。 AOI检测图像对比实现原理目前比较流行的图像对比方式有哪三种？中山多功能AOI检测设备厂家价格

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AOI检测设备误判的定义

AOI检测误判的定义及存在原困、 检测误判的定义及存在原困、检测误判的定义及存在原困误判的三种理解及产生原因可以分为以下几点：

1、元件及焊点本来有发生不良的倾向，但处于允收范围。如元件本来发生了偏移，但在允收范围内；此类误判主要是由于阙值设 定过严造成的，也可能是其本身介于不良与良品标准之间，AOI与MV(人工目检)确认造成的偏差，此类误判是可以通过调整及 与MV协调标准来降低。

2、元件及焊点无不良倾向，但由于DFM设计时未考虑AOI的可测性，而造成AOI判定良与否有一定的难度，为保证检出效果，将 引入一些误判。如焊盘设计的过窄或过短，AOI进行检测时较难进行很准确的判定，此类情况所造成的误判较难消除，除非改进 DFM或放弃此类元件的焊点不良检测。

3、由于AOI依靠反射光来进行分析和判定，但有时光会受到一些随机因素的干扰而造成误判。如元件焊端有脏物或焊盘侧的印制 线有部分未完全进行涂敷有部分裸露，从而造成搜索不良等。并且检测项目越多，可能造成的误报也会稍多。此类误报属随机误 报，无法消除。 江门精密AOI检测设备销售公司

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