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發布時間:2021-04-10 06:25  







如元件焊端有臟物或焊盤側的印制線有部分未完全進行涂敷有部分露出來了,從而造成搜索不良等。并且檢測項目越多,可能造成的誤報也會稍多。此類誤報屬隨機誤報,無法消除。
基于此,AOI業界普遍存在一個共識,即AOI誤報不可避免,但可以減少。業界公認的理想狀態下可接收誤測為3000PPM以內,現在人工智能的發展,機器視覺已引入深度學習算法,將會減少AOI檢測誤判,后面我們再與大家一起交流人工智能新技術AOI設備,智能圖像分析技術的深度學習算法。

AOI通常是把貼片機編程完成后自動生成的TXT輔助文本文件轉換成所需格式的文件,從中AOI獲取位置號、元件系列號、X坐標、Y坐標、元件旋轉方向這5個參數,然后系統會自動產生電路的布局圖,確定各元件的位置參數及所需檢測的參數。完成后,再根據工藝要求對各元件的檢測參數進行微調。
由于AOI基本上都采用了高度智能的軟件,所以并不需要操作人員具有豐富的專業知識即可進行操作,易學、易用、檢測精度、效率是安悅電子AOI自動光學檢測儀的優點。

軟件運算法則很多,有灰度相關法(又叫灰度提取法)、邊緣識別法、固態建模法、統計外形建模法和Topological modeling等等。
灰度相關法的缺點在于受光線明暗度的影響較大,容易產生誤判。但隨著光源設計的日益完善,這一影響現在較小。
邊緣識別法的缺點在于被檢測物的邊緣往往不是一條標準的直線,只有通過降低像元尺寸來達到提高檢測效果的目的,但其效果也不十分理想。
如何評估和配置AOI系統:我們知道,目前的AOI分為離線式AOI和在線式AOI兩種。其實,具體用在線AOI還是離線AOI的必須要根據自身的實際情況去權衡;如果是小批量、多Model,轉線頻繁的廠家采用離線式AOI 是很好選擇,因為檢測速度可以滿足1.5條高速貼片線的需要,且易搬動,可以靈活對應對任何工序的檢查需要;在線式往往固定于某一工序檢查,一般應用于長 期固定的品種檢測上面,這樣免去了程序調試的時間、提高了設備的使用率和穩定性。