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AOI雖然具有比人工檢測更高的效率,但畢竟是通過圖像采集和分析處理來得出結(jié)果,而圖像分析處理的相關(guān)軟件技術(shù)目前還沒達到人腦的級別,因此,在實際使用中的一些特殊情況,AOI的誤判、漏判在所難免。目前AOI使用中存在的問題有:多數(shù)AOI編程復(fù)雜、繁瑣且調(diào)整時間長,不適合科研單位、小型OEM廠、多規(guī)格小批量產(chǎn)品的生產(chǎn)單位。多數(shù)AOI產(chǎn)品檢測速度較慢,有少數(shù)采用掃描方法的AOI速度較快,但誤判、漏判率更高。





AOI核心技術(shù)
基本的AOI技術(shù)包含下列子系統(tǒng):①高速高精度XY方向的運動控制系統(tǒng);②機械光學(xué)系統(tǒng);③高精度高可靠像采集系統(tǒng);④智能圖像識別與錯誤檢測系統(tǒng)。這些子系統(tǒng)構(gòu)成了一個與多維測量和錯誤檢測密切相關(guān)的設(shè)備。
注意到AOI識別是機器視覺在印刷電路板領(lǐng)域的具體應(yīng)用,換言之,印刷電路板的缺陷檢測實質(zhì)上是屬于模式識別的范疇。它將PCB上的不同缺陷視為不同的模式類,從采集到的圖像信號中提取和選擇特征,根據(jù)特征向量構(gòu)造判別函數(shù),進行缺陷分類,即模式識別。
識別算法的好壞直接影響到智能圖像識別系統(tǒng)的性能,進而影響整個AOI系統(tǒng)的性能。從機器視覺的發(fā)展來看,目前在AOI上面至少可以完整地應(yīng)用以下的視覺識別算法。
隨著計算機的快速發(fā)展,AOI也采用了目前許多成熟的圖像分析技術(shù),包括模板匹配法(或自動對比)、邊緣檢測法、特征提取法(二值圖)、灰度直方圖法、傅里葉分析法、光學(xué)特征識別法等,每個技術(shù)都有優(yōu)勢和局限。
模板比較法通過獲得物體圖像,如片狀電容或QFP,并用該信息產(chǎn)生一個剛性的基于像素的模板。在檢測位置的附近,傳感器找出相同的物體。當(dāng)相關(guān)區(qū)域中所有點進行評估之后,找出模板與圖像之間有Z小差別的位置停止搜尋。AOI系統(tǒng)為每個要檢查的物體產(chǎn)生這種模板,通過在不同位置使用相應(yīng)模板,建立對整個板的檢查程序,來查找所有要求的元件。