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可简单地将AOI分为预防问题和发现问题2种，印刷、贴片之后的检测归类与预防问题，回流焊后的检测归类于发展问题，在回流焊后端检测中，检测系统可以检查元件的缺失、偏移和歪斜情况，以及所有极性方面的缺陷，还一定要对焊点的正确性以及焊膏不足、焊接短路和翘脚等缺陷进行检测，回流焊后端检测是目前AOI 当下流行的选择，此位置可发现全部的装配错误，提供高度的安全性，图4为某型AOI对回流焊后PCB的检测图像，采用了3种不同的照明模式，分别侧重于焊点，零件和雷射印刷文字图像的采集。图5为回流焊后AOI识别的不同类型的缺陷。智能制造中的AOI检测技术AOI检测技术具有自动化、非接触、速度快、精度高、稳定性高等优点。肇庆销售AOI检测设备值得推荐

虽然AOI检测设备类型繁多，但厂家为了能够达到更完善的检测，大部分都选择在线型AOI检测设备，在线型AOI检测设备的作用有以下几个方面：1、能够使生产与检测同时完成，将AOI放置在炉后位置检测，PCBA经过回流焊后直接流向AOI检测设备进行检测，相对离线AOI减少了产品检测周转的时间，效率更快。2、减少人工成本，从PCB进入SMT生产线，到PCBA流出之间全机械化操作，过程中减少了人工参与，解决了手动或半自动的低生产效率工作方式。3、从原料到检验，全自动流程化生产过程，符合国人一步到位的观念。AOI检测设备的出现，提高了SMT贴片的质量，避免大批量产品缺陷的出现，同时带动了全自动生产线的实现，节约人工成本，提高了生产效率，给生产厂家带来更大的利润。那么AOI检测设备可检测的错误类型具体有哪些呢？小编为大家继续介绍AOI检测设备可检测类型：1、刷锡后贴片前：桥接-移位-无锡-锡不足；2、贴片后回流焊前：移位，漏料、极性、歪斜、脚弯、错件；3、回流焊或波峰焊后：少锡/多锡、无锡短接锡球漏料-极性-移位脚弯错件；4、PCB行业裸板检测。自动化AOI检测设备市场价AOI的工作原理是什么呢？

AOI检测发展历程：1985年至1995年期间，我国的AOI由空白期逐渐衍生：我国引进首台贴片机后，AOI检测进入起步阶段；1996年至2003年期间，以康耐德视觉为首的企业开启AOI检测设备的国内生产制造的之路；2004年至2010年期间，我国进入了AOI的快速发展期：AOI新技术不断发展，国内品牌开始与国外品牌进行战略性合作，不断研制更先进的设备。2011年后，我国AOI进入人工智能化阶段：伴随着大数据、人工智能、机器学习等新技术的不断应用，AOI检测不断朝着智能化系统方向进步。

AOI是一种自动光学检测，它根据光学原理来检测焊接生产中遇到的常见缺陷，虽然是近几年才出现的一种新型检测技术，但其发展迅速，早在2016年，和田古德就推出了AOI检测设备。自动检测时，设备通过摄像头自动扫描PCB板来采集图像，再自动将检到的焊点与数据库中的合格参数进行比较。经图像处理之后，检查出PCB上的缺陷，并由显示器自动标记显示或者标记缺陷，供维修人员维修。早前的AOI自动光学检测设备主要用于检测IC（即集成电路）封装之后的表面印刷是否存在缺陷。后来慢慢随着技术的发展，逐渐用于SMT组装线上检查电路板上零件的焊锡装配质量，或者检查印刷之后的焊膏是否符合标准。AOI工作的原理对比，欢迎了解详情！

AOI工作原理自动光学检测的光源分为两类：可见光检测和X光检测AOI检测分为两部分：光学部分和图像处理部分，通过光学部分获得需要检测的图像；通过图像处理部分来分析、处理和判断。图像处理部分需要很强的软件支持，因为何种缺陷需要不同的计算方法用电脑进行计算和判断。灯光变化的智能控制人认识物体是通过光线反射回来的量进行判断，反射量多为量，反射量少为暗。AOI与人判断原理相同。AOI通过人工光源LED灯光代替自然光，光学透镜和CCD代替人眼，把从光源反射回来的量与已经编好程的标准进行比较、分析和判断。对AOI来说，灯光是认识影响的关键因素，但光源受环境温度、AOI设备内部温度上升等因素影响，不能维持不变的光源，因此需要通过“自动跟踪”灯光“透过率“对灯光变化进行智能控制。焊点检测原理AOI是X、Y平面（2D）检测，而焊点是立体的，因此需要3D检测焊点高度（Z）。3D检测的方法有当下流行的是采用顶部灯光和底部灯光照射—用顶部灯光照射焊点和Chip元件时，元件部分灯光反射到camera，而焊点部分光线反射出去。与此相反，用底部（水平）灯光照射时，元件部分灯光反射出去，焊点部分光线反射到career。急用底部灯光可以得到焊点部分的影响。在SMT中，AOI主要应用于焊膏印刷检测、元件检验、焊后组件检测。韶关高速AOI检测设备技术参数

早期的时候AOI大多被拿来检测IC(积体电路)封装后的表面印刷是否有缺陷，欢迎来电了解详情。肇庆销售AOI检测设备值得推荐

AOI检测系统的软件组成结合光学感测系统采集到的图像数据，AOI检测系统的软件主要包括算法、影像处理软件和通讯软件。同样AOI系统判断一个组件是否是合格，也会设定一个规则，满足规则的就合格，不满足规则就是不良品。这个规则标准建模的方法即是算法，算法是整个软件系统的重中之重，也是AOI检测厂商的重要竞争力。AI成为AOI检测技术进一步发展的关键因素。以AOI检测应用范围广的PCB行业为例，中低端AOI检测设备的误判过筛率约为70%，即捕捉到的不良品中其实有70%的成品是合格的。因此目前PCB厂商多采取人工二次筛选，将实际合格的PCB板再度送回产线，预估一台AOI检测机常需配置4名人员进行二次检查。伴随AI技术的迅速发展，也给AOI检测行业带来了技术革新的契机。传统AOI检测与AIAOI辨识的差异，在于是否可针对未知瑕疵进行判定，传统AOI检测设备只能以设定好的参数标准为基准进行判断，也就是逻辑性的思考，需要先定义瑕疵的样本，再透过样本进行检测。但导入训练成熟的AI技术后，AIAOI检测系统能够自行定义瑕疵范围，进一步有效判别未知的瑕疵图像，且这个学习的过程是在不断重复进行积累的。肇庆销售AOI检测设备值得推荐

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