1.在SMT产线中，AOI主要应用于印刷后AOI，即检测坍塌、桥接、无焊膏、焊膏过少、焊膏过多等；贴片后AOI，即偏移、元器件漏贴、侧立、元器件极性贴反等；焊接后AOI，即错位、桥接、立碑、焊点过小、焊点过大等。在进行不同环节的检测时，其侧重也有所不同。通过以上我们知道，印刷缺陷有很多种，大体上可以分为焊盘上焊膏不足、焊膏过多；大焊盘中间部分焊膏刮擦、小焊盘边缘部分焊膏拉尖；印刷偏移、桥连及沾污等。形成这些缺陷的原因也有很多，包括焊膏流变性不良、模板厚度和孔壁加工不当、印刷机参数设定不合理、精度不高、刮刀材质和硬度选择不当、PCB加工不良等。那么通过AOI可以有效监控焊膏印刷质量，并对缺陷数量和种类进行分析，从而改善印刷制程。1、按结构分类：简易型手动离线AOI设备，离线AOI设备，在线AOI设备等；揭阳精密AOI检测设备设备

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，以康耐德视觉为中心的企业开启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，不断研制功能强劲的设备。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。肇庆半导体AOI检测设备设备厂家在线型AOI检测设备的作用有以下几个方面。

AOI的发展需求集成电路（IC）当然是现今人类工业制造出来结构较为精细的人造物之一，而除了以IC为主的半导体制造业，AOI亦在其他领域有很重要的检测需求。具体有以下几种示例：①微型元件或结构的形貌以及关键尺寸量测，典型应用就是集成电路、芯片的制造、封装等，既需要高精度又需要高效率的大量检测②精密零件与制程的精密加工与检测，典型应用就是针对工具机、航空航天器等高精度机械零件进行相关的粗糙度、表面形状等的量测，具有高精度、量测条件多变等特点③生物医学检测应用，典型应用就是各式光学显微镜，结合相关程序编程、AI即可辅助判断相关的生物、医学信息判断。④光学镜头或其他光学元件的像差检测；详情欢迎来电咨询。

AOI的工作原理AOI又称AOI光学自动检测设备，已成为制造业保证产品质量的重要检测工具和过程质量控制工具。AOI检测设备工作原理是在自动检测过程中，AOI检测设备机器通过高清CCD摄像头自动扫描PCBA产品，采集图像，将测试点与数据库中合格参数进行对比，经过图像处理，检查出目标PCBA上的焊点缺陷，并通过显示或自动标记缺陷。为维修人员维修和SMT工艺人员改进工艺参数。AOI系统包括多种光源照明、高速数码相机、高速直线电机、精密机械传动结构和图像处理软件。测试时，AOI设备通过摄像头自动扫描和PCB、PCB上的部件或特殊部件(包括印刷锡膏的状态、SMD组件、焊点形状及缺陷等)来捕捉图像，通过处理和数据库软件对合格参数进行比较，并综合判断元件及特性是否合格，测试结论，如元件缺失、桥接或焊点质量问题。AOI的工作方式与SMT当中SPI和印刷机中使用的视觉系统相同，通常使用设计规则检查和模式识别。DRC方法根据一些给定的规则检查电路图形(所有的线应该在焊点处结束，引线应该至少0.127毫米宽，至少0.102毫米间距)。该方法能从算法上保证待测电路的正确性，且具有制作简单、算法逻辑简单、处理速度快、程序编辑量小、数据占用空间小等特点，但该方法确定边界的能力较差。AOI视觉检测可应用于哪些行业？

AOI也就是自动光学检测仪，包括自动巡检、自动报警、异常显示等功能，基本上能够实现自动化操作。在PCBA代工代料的贴片加工过程中AOI检测是一道必不可少的工序。PCBA加工中的自动光学检测,是利用光学原理对焊接过程中生产的常见缺陷进行检测的设备。在进行自动检测时，机器通过摄像头进行自动扫描PCB采集图像，测试的焊点与数据库中的合格的参数进行比对之后,经过图像处理检查出PCB上的缺陷，同时通过显示器或自动标志把缺陷显示或标示出来，方便维修人员进行修整。下面由深圳市和田古德自动化设备有限公司给大家简单介绍一下AOI检测的工序。AOI检测原理：通过利用光学原理让设备上的摄像头自动扫描PCB，采集图像，然后将采集到的加工的焊点数据和机器数据库的合格数据进行比对，之后经过图像处理标记出PCBA代工代料的焊接情况。AOI 检测设备针对柔性电路板（FPC），能适应曲面形态检测，满足柔性电子的制造需求。清远全自动AOI检测设备

AOI 检测设备在光伏电池片生产中，检测电极印刷的完整性与对齐度，提升发电效率。揭阳精密AOI检测设备设备

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。揭阳精密AOI检测设备设备