现在的人工越来越贵,并且人员管理也越来越难,人工目检还会出现漏检或错检,因此在线AOI逐渐取代人工目检,达到节约成本、提高生产效率、降低误判率、提高直通率等等,在现代的EMS加工厂中,大量的AOI逐渐取代人工目检,效率也更快。
1、解决了微型封装器件的结构性检查问题,保证生产质量;
2、提高了后端测试的直通率,降低维修成本;
3、随着技术的发展,AOI测试程序快捷简便,降低了生产所需的大量测试成本;
1.灰阶或是阴影明暗不是很明显的地方,比较容易出现误判,
2.被其他零件遮盖到的元件以及位于元件底下的焊点,比较容易出现漏检
人工目检+AOI自动检测结合是目前的主流方式,如果放置了AOI自动检测仪,人工目检人员岗可以设置较少人员
随着电子精密化趋势发展,越来越多的使用了屏蔽罩,因此有实力的加工厂还会在多功能机前加一个炉前AOI,用来专门检测屏蔽罩下的元件贴装品质。 江门多功能AOI检测设备设备价钱离线aoi设备效率提高有利于什么呢?
AOI检测原理是采用摄像技术将被检测物体的反射光强以定量化的灰阶值输出,通过与标准图像的灰阶值进行比较,分析判定缺陷并进行分类的过程。与人工检查做一个形象的比喻,AOI采用的普通LED或特殊光源相当于人工检查时的自然光,AOI采用的光学传感器和光学透镜相当于人眼,AOI的图像处理与分析系统就相当于人脑,即“看”与“判”两个环节。因此,AOI检测的工作逻辑可以简单地分为图像采集阶段(光学扫描和数据收集),数据处理阶段(数据分类与转换),图像分析段(特征提取与模板比对)和缺陷报告阶段四个阶段(缺陷大小类型分类等)。
为了支持和实现AOI检测的上述四个功能,AOI设备的硬件系统也就包括工作平台,成像系统,图像处理系统和电气系统四个部分,是一个集成了机械,自动化,光学和软件等多学科的自动化设备。
AOI检测设备的作用是:当自动检测时,机器通过摄像头自动扫描PCB,采集图像,测试的焊点与数据库中的合格的参数进行比较,经过图像处理,检查出PCB上缺陷,并通过显示器或自动标志把缺陷显示/标示出来,供SMT工艺工程师改善与及SMT维修人员修整。
AOI设备包括:
1、按结构分类有:简易型手动离线AOI设备,离线AOI设备,在线AOI设备等;
2、按分辨率分类有:0402元件AOI设备,0201元件AOI设备
3、按相机分类有:单相机,双相机,多摄像机等
AOI设备可检测的错误类型:
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 视觉检测中AOI和AVI有什么区别?
AOI为自动光学检测系统,采用摄像技术将被检测物体的反射光强以定量化的灰阶值输出,通过与标准图像特征对比后,分析判定NG或OK。
而随着集成电路的迅猛发展,以及各种特殊电子元器件的不断推陈出新,从而促使PCB技术日新月异。如今PCB产品也向着高密度、超薄型、细间距、小元件的方向发展,这样导致线路板上元器件组装密度要求更高,PCB板上的线宽、间距、焊盘越来越细,因为传统的人工检测已无法再适用于如今的制造技术中。
现今AOI视觉检测的迅猛发展,并逐步替代传统的人工检测。它有效地检测出贴装质量、焊点质量等。通过使用AOI作为减少缺陷的工具,在装配工艺过程中早期发现缺陷并避免将不良品送到终的装配工序,将减少修理成本并避免报废不可修理的电路板。
AOI检测的主要特点:
1.高效率检测,不受PCB贴装密度影响;
2.针对不同的检测项目,结合光学成像处理技术,分别有不同的检测方法;
3.简单人性化的操作界面,无需专业人员也可操作;
4.显示实际错误图像,方便操机人员进行终的目视核对;
5.能统计NG数据以及分析导致不良的原因,实时向操机反馈工艺信息。
SMT整线设备中AOI的作用随着PCB产品向着超薄型、小组件、高密度、细间距方向快速发展。直销AOI检测设备功能
AOI的设备构成AOI检测的工作逻辑?珠海国内AOI检测设备
在AOI检测系统中,被测物体的支撑方式、精密传输与定位装置也必须精心设计,尤其是FPD、硅片、半导体、MEMS和一些光学组件等精密制造与组装行业。在这些领域,制造过程需在超净间进行,要求AOI检测系统有很高的自洁能力,不能给生产环境尤其是被测工件本身带来二次污染,这会影响系统构件的材料选型、气动及自动化装置选型、运动导轨的设计与器件选型等。因此,会需要采取气浮支撑、定位与传输机构以及利用FFU风机过滤机组对检测系统进行环境净化,并采取消静电装置,对工件进行防静电处理。
高速图像数据处理也是AOI检测系统的重要部分之一。由于AOI检测是通过图像传感方式获取被测信息的,尤其是高速在线检测,图像数据有时是海量的,为满足生产节拍需求,必须采用高速数据处理技术。会采用共享内存、分布式内存多进程处理、分布式计算机集群等方式,把巨大的图像分时、分块分割成小块数据流,分散到集群系统各节点处理。对于耗时复杂的算法,有时只靠计算机CPU很难满足时间要求,还需配备如DSP、GPU和FPGA等硬件处理模块,协同实现快速复杂的计算难题。
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