aoi自動光學檢測設備品質售后無憂,億昇精密選擇性波峰焊

AOI在ICT上，相對這些情況的缺陷概率直接與情況的嚴重性成比例。輕微的少錫很少導致缺陷，而嚴重的情況，如根本無錫，幾乎總是在ICT造成缺陷。焊錫不足可能是元件丟失或焊點開路的一個原因。當產品可靠性很重要、低混合度的大批量制造、和元件供應穩定時，制造商優先采用這個目標。盡管如此，決定哪里放置AOI需要認識到元件丟失可能是其它原因下發生的，這些原因必須放在檢查計劃內。這個位置的檢查直接地支持過程跟蹤和特征化。這個階段的定量過程控制數據包括，印刷偏移和焊錫量信息，而有關印刷焊錫的定性信息也會產生。

AOI產品廣泛應用于智能終端、可穿戴設備、電信網絡、航空航天、汽車電子等各個領域，為客戶提供高檢出、低誤報、簡單易用、功能強大的視覺檢查系統。

近年來軟件方面, 使用了很多電路板圖像的檢測算法, 這些算法大致可分為三大類: 有參考比較算法、無參考校驗法以及混合型算法。有參考比較算法分為兩大類, 圖像對比法和模型對比法。這類方法算法簡單, 容易實現, 但是它不容易檢測線寬、線距違例等瑕疵。無參考校驗法不需要任何參考圖象, 它依據預先定義的 PCB 的設計規則來判斷待檢 PCB 圖象是否有瑕疵, 如果它不符合設計規則, 就認為有瑕疵, 因此也稱為設計規則校驗法。在線3DAOIVS7000光學原理●采用相移投影方式，能很好的還原表面是漫反射物體的高度信息。這類方法雖然在榆測線寬、線距違例這類瑕疵時能夠收到很好的效果, 但是其算法復雜, 運算量很大, 而且易漏柃線、焊盤丟失等大瑕疵。混合型方法是將有參考比較算法與無參考校驗法混合使用, 在一定程度上克服了前兩類方法的缺點,從而發揮它們各自的優點。比如, 模板匹配法與數學形態學方法結合使用, 或者連接表方法與數學形態學方法結合使用等。但當前這種方法還不足很成熟, 其算法復雜, 不能滿足實時檢測的要求, 且自適應性不夠, 系統擴展能力差。當前 AOI 檢測系統圖像處理基本上采用的是參考算法, 國外進口品牌大多使用圖像匹配、法則判別登多種組合手段。

AOI為客戶提供專業、及時、的技術服務。在轉到使用無鉛工藝時，制造商將面臨新的挑戰，在生產中會出現其他的問題，引起了人們的關注。憑著的設備性能、完善的售后服務，在智能制造、工業4.0的大潮中，明銳人將秉持“誠信為本、服務客戶、精益求精”的核心價值觀，以對“創新和品質”的持續探求，成為業界的視覺檢查方案供應商，用智慧與心血為世界重新定義“視覺與智能”的內涵。

AOI的圖像采集系統主要包括光電轉化攝影系統，照明系統和控制系統三個部分。但是，其中的一些變化需要花費時間進行處理，因為我們不能預先知道是否有一種新的元器件被使用，或是存在一個錯誤的元器件布局。因為攝影得到的圖像被用于與模板做對比，所以獲取的圖像信息準確性對于檢測結果非常重要，可以想象一下，如果圖像看不清楚或看不到被檢測物體的特征點，那么也就無法談到準確的檢出。