1.在SMT產線中，AOI主要應用于印刷后AOI，即檢測坍塌、橋接、無焊膏、焊膏過少、焊膏過多等；貼片后AOI，即偏移、元器件漏貼、側立、元器件極性貼反等；焊接后AOI，即錯位、橋接、立碑、焊點過小、焊點過大等。在進行不同環節的檢測時，其側重也有所不同。通過以上我們知道，印刷缺陷有很多種，大體上可以分為焊盤上焊膏不足、焊膏過多；大焊盤中間部分焊膏刮擦、小焊盤邊緣部分焊膏拉尖；印刷偏移、橋連及沾污等。形成這些缺陷的原因也有很多，包括焊膏流變性不良、模板厚度和孔壁加工不當、印刷機參數設定不合理、精度不高、刮刀材質和硬度選擇不當、PCB加工不良等。那么通過AOI可以有效監控焊膏印刷質量，并對缺陷數量和種類進行分析，從而改善印刷制程。1、按結構分類：簡易型手動離線AOI設備，離線AOI設備，在線AOI設備等；揭陽精密AOI檢測設備設備

AOI檢測發展歷程：1985年至1995年期間，我國的AOI由空白期逐漸衍生：我國引進首臺貼片機后，AOI檢測進入起步階段；1996年至2003年期間，以康耐德視覺為中心的企業開啟AOI檢測設備的國內生產制造的之路；2004年至2010年期間，我國進入了AOI的快速發展期：AOI新技術不斷發展，國內品牌開始與國外品牌進行戰略性合作，不斷研制功能強勁的設備。2011年后，我國AOI進入人工智能化階段：伴隨著大數據、人工智能、機器學習等新技術的不斷應用，AOI檢測不斷朝著智能化系統方向進步。肇慶半導體AOI檢測設備設備廠家在線型AOI檢測設備的作用有以下幾個方面。

AOI的發展需求集成電路（IC）當然是現今人類工業制造出來結構較為精細的人造物之一，而除了以IC為主的半導體制造業，AOI亦在其他領域有很重要的檢測需求。具體有以下幾種示例：①微型元件或結構的形貌以及關鍵尺寸量測，典型應用就是集成電路、芯片的制造、封裝等，既需要高精度又需要高效率的大量檢測②精密零件與制程的精密加工與檢測，典型應用就是針對工具機、航空航天器等高精度機械零件進行相關的粗糙度、表面形狀等的量測，具有高精度、量測條件多變等特點③生物醫學檢測應用，典型應用就是各式光學顯微鏡，結合相關程序編程、AI即可輔助判斷相關的生物、醫學信息判斷。④光學鏡頭或其他光學元件的像差檢測；詳情歡迎來電咨詢。

AOI的工作原理AOI又稱AOI光學自動檢測設備，已成為制造業保證產品質量的重要檢測工具和過程質量控制工具。AOI檢測設備工作原理是在自動檢測過程中，AOI檢測設備機器通過高清CCD攝像頭自動掃描PCBA產品，采集圖像，將測試點與數據庫中合格參數進行對比，經過圖像處理，檢查出目標PCBA上的焊點缺陷，并通過顯示或自動標記缺陷。為維修人員維修和SMT工藝人員改進工藝參數。AOI系統包括多種光源照明、高速數碼相機、高速直線電機、精密機械傳動結構和圖像處理軟件。測試時，AOI設備通過攝像頭自動掃描和PCB、PCB上的部件或特殊部件(包括印刷錫膏的狀態、SMD組件、焊點形狀及缺陷等)來捕捉圖像，通過處理和數據庫軟件對合格參數進行比較，并綜合判斷元件及特性是否合格，測試結論，如元件缺失、橋接或焊點質量問題。AOI的工作方式與SMT當中SPI和印刷機中使用的視覺系統相同，通常使用設計規則檢查和模式識別。DRC方法根據一些給定的規則檢查電路圖形(所有的線應該在焊點處結束，引線應該至少0.127毫米寬，至少0.102毫米間距)。該方法能從算法上保證待測電路的正確性，且具有制作簡單、算法邏輯簡單、處理速度快、程序編輯量小、數據占用空間小等特點，但該方法確定邊界的能力較差。AOI視覺檢測可應用于哪些行業？

AOI也就是自動光學檢測儀，包括自動巡檢、自動報警、異常顯示等功能，基本上能夠實現自動化操作。在PCBA代工代料的貼片加工過程中AOI檢測是一道必不可少的工序。PCBA加工中的自動光學檢測,是利用光學原理對焊接過程中生產的常見缺陷進行檢測的設備。在進行自動檢測時，機器通過攝像頭進行自動掃描PCB采集圖像，測試的焊點與數據庫中的合格的參數進行比對之后,經過圖像處理檢查出PCB上的缺陷，同時通過顯示器或自動標志把缺陷顯示或標示出來，方便維修人員進行修整。下面由深圳市和田古德自動化設備有限公司給大家簡單介紹一下AOI檢測的工序。AOI檢測原理：通過利用光學原理讓設備上的攝像頭自動掃描PCB，采集圖像，然后將采集到的加工的焊點數據和機器數據庫的合格數據進行比對，之后經過圖像處理標記出PCBA代工代料的焊接情況。AOI 檢測設備針對柔性電路板（FPC），能適應曲面形態檢測，滿足柔性電子的制造需求。清遠全自動AOI檢測設備

AOI 檢測設備在光伏電池片生產中，檢測電極印刷的完整性與對齊度，提升發電效率。揭陽精密AOI檢測設備設備

AOI檢測系統的軟件組成結合光學感測系統采集到的圖像數據，AOI檢測系統的軟件主要包括算法、影像處理軟件和通訊軟件。同樣AOI系統判斷一個組件是否是合格，也會設定一個規則，滿足規則的就合格，不滿足規則就是不良品。這個規則標準建模的方法即是算法，算法是整個軟件系統的重中之重，也是AOI檢測廠商的重要競爭力。AI成為AOI檢測技術進一步發展的關鍵因素。以AOI檢測應用范圍廣的PCB行業為例，中低端AOI檢測設備的誤判過篩率約為70%，即捕捉到的不良品中其實有70%的成品是合格的。因此目前PCB廠商多采取人工二次篩選，將實際合格的PCB板再度送回產線，預估一臺AOI檢測機常需配置4名人員進行二次檢查。伴隨AI技術的迅速發展，也給AOI檢測行業帶來了技術革新的契機。傳統AOI檢測與AIAOI辨識的差異，在于是否可針對未知瑕疵進行判定，傳統AOI檢測設備只能以設定好的參數標準為基準進行判斷，也就是邏輯性的思考，需要先定義瑕疵的樣本，再透過樣本進行檢測。但導入訓練成熟的AI技術后，AIAOI檢測系統能夠自行定義瑕疵范圍，進一步有效判別未知的瑕疵圖像，且這個學習的過程是在不斷重復進行積累的。揭陽精密AOI檢測設備設備