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發布時間:2021-10-22 05:44  
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AOI也有檢測不到的不良,如因程序、設備上的限制,需要外加一道目檢保險。借助于AOI,然后人目檢,0402以下的元件目檢做不到了,可以用AOI檢測,對誤報的再目檢。能用AOI ICT當然好了,只是小的元件的電路板,ICT沒有地方下針。當然,不要全依賴檢查,要統計故障,找到工藝的改進辦法,少產生缺陷才是根本辦法;AOI 人工,這是的品質檢查方式,通過AOI進行不良反饋后列出AOI設備難檢測的清單,讓人工重點檢查AOI檢測的盲點或難檢的元件。
在aoi設備檢測技術發展以前,基本上都是員工目檢,既然要想知道,是aoi設備檢測好,還是目檢好,當然有比較了解一下,問題的源頭。在大批量,的生產要求下,aoi技術應運而生,AOI出現的目的就是解決企業品質保障的問題。當然,現在還有一大部分的企業,規模小,生產量不大,也是事實。其實,AOI設備檢測和目檢都有著各自的特點
實現不停線自動檢測,不干擾生產線的自動生產工作,同時滿足在線aoi檢測需要,識別不良元件及不良焊點的需要。
深圳市億昇精密有限公司,專注于自動化設備的研發、生產、銷售及相關技術服務;設備租賃;生產、銷售:電子產品、五金、焊接材料、塑料制品、儀器儀表、清洗劑;貨物及技術進出口,依靠科技求發展,不斷為客戶提供滿意的高科技產品,是我們始終不變的追求。
億昇精工始終堅持將科研研發和市場銷售作為工作的核心;優化和整合企業資源,使企業走高新科技、高起點道路;并擅長于非標自動化生產設備的開發(如焊接設備、光學檢測設備、ICT檢測設備、燒錄設備等),以滿足不同客戶需求。
AOI檢測誤判的定義及存在原困、檢測誤判的定義及存在原困、檢測誤判的定義及存在原困誤判及產生原因可以分為以下幾點:
由于AOI依靠反射光來進行分析和判定,但有時光會受到一些隨機因素的干擾而造成誤判。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,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。