外觀缺陷視覺檢測全自動檢測 彤光電子檢測結果穩定

外觀缺陷視覺檢測的關鍵是什么？

快速圖象數據處理方法也是外觀缺陷視覺檢測系統的關鍵之一。因為AOI檢測是根據圖象感測器方法獲得被測信息內容的，尤其是快速在線監測，圖象數據信息有時候是大量的，為達到生產節拍要求，務必選用快速數據處理方法技術性。會選用共享內存、分布式系統運行內存多進程解決、分布式系統電子計算機群集等方法，把極大的圖象分時圖、分層切分成一小塊數據流分析，分散化到群集系統軟件各連接點解決。外觀缺陷視覺檢測針對用時繁雜的優化算法，有時候只靠電子計算機CPU難以達到時間規定，還需配置如DSP、GPU和FPGA等硬件配置解決控制模塊，協作完成迅速繁雜的測算難點。

外觀缺陷視覺檢測的檢測步驟

外觀缺陷視覺檢測別名AOI電子光學全自動檢測設備已經變成電子器件加工制造業保證產品品質的關鍵測試工具和全過程質量管理工具。當機器設備開展自動識別時，外觀缺陷視覺檢測設備根據超清CCD監控攝像頭全自動掃描儀PCBA商品，收集圖象，檢測的檢測點與數據庫查詢中的達標的主要參數開展較為，歷經圖象處理，查驗出總體目標商品上的缺點，并根據顯示屏或全自動標示把缺點表明/標識出去，供維修人員整修和SMT工程項目工作人員改進加工工藝。外觀缺陷視覺檢測的大概步驟是那樣的：根據圖形識別法，將AOI系統軟件中儲存的規范智能化圖象與具體檢驗到的圖象開展較為，進而得到檢驗結果。

外觀缺陷視覺檢測的檢測流程

比如，當外觀缺陷視覺檢測檢驗某一點焊時，依照一個完好無損的點焊創建起規范智能化圖象，與評測圖象開展較為，檢驗結果是根據或是不通過，在于規范圖象、分辨率和常用檢驗程序流程。圖形識別中會使用各種各樣優化算法，如求黑占白的占比、五顏六色、生成、求均值、求饒、求差、求平面圖、求邊緣等。根據光源直射至焊錫絲/電子器件的表層，以后光源反射面到攝像鏡頭中，造成二維圖象的三維表明，來體現點焊/電子器件的高寬比和偏色。人見到和了解物件是根據光源反射面回家的量開展分辨，反射面量多見亮，反射面量少為暗。