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爐前AOI光學(xué)檢測(cè)儀

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-08-13

隨著計(jì)算機(jī)的快速發(fā)展,AOI也采用了目前許多成熟的圖像分析技術(shù),包括模板匹配法(或自動(dòng)對(duì)比)、邊緣檢測(cè)法、特征提取法(二值圖)、灰度直方圖法、傅里葉分析法、光學(xué)特征識(shí)別法等,每個(gè)技術(shù)都有優(yōu)勢(shì)和局限。模板比較法通過(guò)獲得物體圖像,如片狀電容或QFP,并用該信息產(chǎn)生一個(gè)剛性的基于像素的模板。在檢測(cè)位置的附近,傳感器找出相同的物體。當(dāng)相關(guān)區(qū)域中所有點(diǎn)進(jìn)行評(píng)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(tǒng)為每個(gè)要檢查的物體產(chǎn)生這種模板,通過(guò)在不同位置使用相應(yīng)模板,建立對(duì)整個(gè)板的檢查程序,來(lái)查找所有要求的元件。但是由于元件檢測(cè)圖像很少完全匹配模板,所以用兩種方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題:可以用一定數(shù)量的容許誤差來(lái)確認(rèn)匹配的,如果模板太僵硬,可能產(chǎn)生對(duì)元件的“誤報(bào)”;如果模板松散到接受大范圍的可能變量,也會(huì)導(dǎo)致“漏報(bào)”;可以根據(jù)同類(lèi)的眾多良品進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)模板的計(jì)算,或者叫“特征元件”,這樣可以Zda限度提取該類(lèi)元件的共性特征,從而降低誤報(bào)率。線掃描圖像傳感器的掃描寬度方向只有一個(gè)像素,通過(guò)移動(dòng)來(lái)獲得圖像,所有一般解析度比較好。爐前AOI光學(xué)檢測(cè)儀

爐前AOI光學(xué)檢測(cè)儀,AOI

適應(yīng)性程序沒(méi)有發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)到無(wú)鉛會(huì)對(duì)焊點(diǎn)質(zhì)量的檢查帶來(lái)什么影響。缺陷看上去還是一樣的。毫無(wú)疑問(wèn),只需要稍微修改一下數(shù)據(jù)庫(kù),就足以排除其他誤報(bào)可能會(huì)帶來(lái)的影響。在元件頂上的內(nèi)容改變時(shí),就需要大量的工作,確定門(mén)限值。這些可以納入到標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中。在元件的一端立起來(lái)時(shí),打開(kāi)其他環(huán)節(jié)的檢測(cè),便可以進(jìn)行可靠的分析。對(duì)于橋接的形成或者元件一端立起來(lái)的普遍看法,證明常常不是那樣。經(jīng)驗(yàn)表明,橋接的形成沒(méi)有改變,元件一端立起來(lái)的現(xiàn)像就會(huì)有所減少。轉(zhuǎn)到使用無(wú)鉛焊膏并不需要投資新的系統(tǒng)或者設(shè)備,只要使用的AOI系統(tǒng)配備了靈活的傳感器模塊、照明和軟件,就足以適應(yīng)這些變化了。 廣東爐前AOI光學(xué)檢測(cè)AOI自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)設(shè)備的優(yōu)點(diǎn)就是可以取代以前SMT爐前,而且可以比人眼更精確的判斷出SMT的打件組裝缺點(diǎn)。

爐前AOI光學(xué)檢測(cè)儀,AOI

對(duì)于運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè),要考慮圖像運(yùn)動(dòng)模糊帶來(lái)的不利影響,準(zhǔn)確計(jì)算導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)模糊的小曝光時(shí)間,確定圖像傳感器的型號(hào)。圖像傳感器的曝光時(shí)間應(yīng)小于導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)模糊的小曝光時(shí)間,快速曝光選擇全局快門(mén)模式為宜,高速情況下不易采用卷簾式曝光模式;為了獲得比較好的信噪比,圖像傳感器的增益盡可能為1,圖像亮度的提升盡可能用光源的能量(功率)來(lái)彌補(bǔ),或者在不影響可用的成像景深情況下,增大鏡頭的孔徑光闌。在系統(tǒng)集成中,被測(cè)件的支撐方式、精密傳輸與定位裝置也必須精心設(shè)計(jì),這牽涉到精密機(jī)械設(shè)計(jì)技術(shù),這對(duì)平板顯示、硅片、半導(dǎo)體和MEMS等精密制造與組裝產(chǎn)業(yè)中的自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)非常重要。在這些領(lǐng)域,制造過(guò)程通常在超凈間進(jìn)行,要求自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)具有很高的自潔能力,對(duì)系統(tǒng)構(gòu)件的材料選型、氣動(dòng)及自動(dòng)化裝置選型、運(yùn)動(dòng)導(dǎo)軌的設(shè)計(jì)與器件選型都有嚴(yán)格要求,不能給生產(chǎn)環(huán)境尤其是被測(cè)工件本身帶來(lái)二次污染。尤其是用于表面缺陷檢測(cè)的AOI系統(tǒng)不能在檢測(cè)過(guò)程中,給被測(cè)件表面帶來(lái)缺陷(如粉塵、劃傷、靜電等)。

AOI主要特點(diǎn)1)高速檢測(cè)系統(tǒng);2)快速便捷的編程系統(tǒng);3)運(yùn)用豐富的多功能檢測(cè)算法和二元或灰度水平光學(xué)成像處理技術(shù)進(jìn)行檢測(cè);4)根據(jù)被檢測(cè)元件位置的瞬間變化進(jìn)行檢測(cè)窗口的自動(dòng)化校正,達(dá)到高精度檢測(cè);5)通過(guò)用墨水直接標(biāo)記于PCB板上或在操作顯示器上用圖形錯(cuò)誤表示來(lái)進(jìn)行檢測(cè)電的核對(duì)。?工業(yè)產(chǎn)品的檢測(cè)方式的發(fā)展在AOI之前有兩個(gè)階段:首先是人工檢測(cè)(ManualVisionInspection,MVI),即傳統(tǒng)利用人眼進(jìn)行檢視,并利用大腦進(jìn)行人工判斷的檢測(cè)方式。然后是自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè)(automatedvisioninspection,AVI)或半自動(dòng)檢測(cè)(semi-automatedinspection),為了彌補(bǔ)人眼視力不足,使用電子設(shè)備(如顯微鏡等)取像,然后再交由人進(jìn)行檢測(cè),結(jié)合電子影像以及人腦判讀。就是現(xiàn)在的自動(dòng)化光學(xué)檢測(cè),結(jié)合電子影像以及電腦算法判斷輸出檢測(cè)結(jié)果的檢測(cè)方式。? 使用插件爐前檢測(cè)可以將不良品攔截在爐前,從而降低成本,提高效率。

爐前AOI光學(xué)檢測(cè)儀,AOI

AOI(AutomaticOpticInspection)的全稱(chēng)是自動(dòng)光學(xué)檢測(cè),是基于光學(xué)原理來(lái)對(duì)焊接生產(chǎn)中遇到的常見(jiàn)缺陷進(jìn)行檢測(cè)的設(shè)備,如在線監(jiān)測(cè)檢測(cè)PCBA板卡(PCBA是英文Printedcircuitboard+assembly的簡(jiǎn)稱(chēng),也就是說(shuō)PCB空板經(jīng)過(guò)SMT上件,再經(jīng)過(guò)DIP插件的整個(gè)制作過(guò)程,簡(jiǎn)稱(chēng)PCBA板卡)。越來(lái)越多的工廠配備AOI檢測(cè)設(shè)備來(lái)保證產(chǎn)品的質(zhì)量,其基本原理是通過(guò)光的反射來(lái)檢查如BGA等元件貼裝是否正確,焊接是否良好,是否有漏貼、反向或短路現(xiàn)象等不良。在經(jīng)過(guò)AOI檢測(cè)出現(xiàn)不良時(shí),需要現(xiàn)場(chǎng)工作人員進(jìn)行目測(cè)判定,判定后的良品,通過(guò)手動(dòng)修改檢測(cè)結(jié)果為合格,繼續(xù)后面的生產(chǎn),而不良品則進(jìn)行維修。然而,當(dāng)后段反饋SMT不良時(shí),偶爾發(fā)現(xiàn)比較直白不良如漏件、反件、錯(cuò)件,這些不良在AOI檢測(cè)中有報(bào)出,可是被現(xiàn)場(chǎng)操作人員誤判而流入了后續(xù)生產(chǎn)中。 AOI是光學(xué)自動(dòng)檢測(cè),是眾多自動(dòng)圖像傳感檢測(cè)技術(shù)中的一種檢測(cè)技術(shù),技術(shù)點(diǎn)如何獲得準(zhǔn)確并加工處理。江西離線AOI檢測(cè)儀

軟件輔助建模:極速建模,一鍵智能搜索80多種器件。爐前AOI光學(xué)檢測(cè)儀

AOI技術(shù)向智能化方向發(fā)展是SMT發(fā)展帶來(lái)的必然要求。在SMT的微型化、高密度化、快速組裝化、品種多樣化發(fā)展特征下,檢測(cè)信息量大而復(fù)雜,無(wú)論是在檢測(cè)反饋實(shí)時(shí)性方面,還是在分析、診斷的正確性方面,依賴(lài)人工對(duì)AOI獲取的質(zhì)量信息進(jìn)行分析、診斷幾乎已經(jīng)不可能,代替人工進(jìn)行自動(dòng)分析、診斷的智能AOI技術(shù)成為發(fā)展的必然。對(duì)各種缺陷的特征提取和缺陷識(shí)別與分類(lèi)進(jìn)行研究;針對(duì)高密度PCB視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)中要檢測(cè)的缺陷細(xì)小,缺陷的種類(lèi)繁多,特征不易確定等問(wèn)題,對(duì)于各種不同缺陷的特征提取技術(shù)和各種分類(lèi)方式進(jìn)行研究,采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,設(shè)計(jì)不同的分類(lèi)器,并對(duì)不同分類(lèi)器的分類(lèi)效果和誤差進(jìn)行比較和分析,采用優(yōu)化的分類(lèi)器可以實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷的快速檢出和準(zhǔn)確分類(lèi),并盡可能地提高分類(lèi)器的智能化水平。爐前AOI光學(xué)檢測(cè)儀

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標(biāo)簽: AOI