自动化光学检测是一种利用光学捕捉PCB图像的方法,以查看组件是否丢失,是否在正确的位置,以识别缺陷,并确保制造过程的质量。它可以检查所有尺寸的组件,如01005,0201,和0402s和包,如BGAs, CSPs, LGAs, PoPs,和QFNs。
AOI的引入开启了实时巡检功能。随着高速、大批量生产线的出现,一个不正确的机器设置、在PCB上放置错误的部件或对齐问题都可能导致大量的制造缺陷和随后在短时间内的返工。当初的AOI机器能够进行二维测量,如检查板的特征和组件的特征,以确定X和Y坐标和测量。3D系统在2D上进行了扩展,将高度维度添加到方程中,从而提供X、Y和Z坐标和测量。
注意:有些AOI系统实际上并不“测量”组件的高度。
AOI在制造过程早期发现错误,并在板被移到下一个制造步骤之前保证工艺质量。AOI通过向生产线反馈并提供历史数据和生产统计来帮助提高产量。确保质量在整个过程中得到控制,节省了时间和金钱,因为材料浪费、修理和返工、增加的制造劳动力、时间和费用,更不用说所有设备故障的成本。 AOI工作流程进料→AOI检验→VRS确认→荧光幕监视修补→出货为什么需要AOI?河源高速AOI检测设备生产厂家
AOI设备的上游主要包括光学元件供应商和机械元件、运动系统提供商,其中机械设备与其他技术的通用性较高,一般厂商均可提供;光学元件根据设备需求精密度要求不同,除了高级设备对工业相机要求较高以外总体可选择的采购商较多;上游供应不会对设备商构成制约因素。下游主要包括PCB、FPD、半导体和其他行业
AOI设备在 SMT 产线中的位臵通常为印刷后、贴片后(炉前)和回流焊后(炉后),其中印刷后是检测的重要位臵,数据显示60%-70%缺陷出现在印刷环节,在印刷后若能及时发现焊膏缺陷,只需洗板重新印刷即能重新获得良品,维修成本比较低
贴片后的位臵可视情况选择是否放臵,若能在回流焊前发现缺陷维修成本尚低,到回流焊后则不仅成本较高,还有可能导致整个PCB报废,因此对贴片后的检测也将更加重视;回流焊后作为产品流出前的检测是AOI当下流行的位臵,可有效提高产品良率。根据2000年的数据,20.8%的AOI应用于印刷后,21.3%用于贴片后,57.9%用于回流焊后,也基本印证了这种分配属于市场认可的主流方案。
除了SMT检测,AOI设备在PCB行业还可以用于DIP检测、外观检测等。其中DIP检测与SMT类似,关键的放臵位臵是波峰焊后的检测;外观检测可针对包括HDI、柔性板在内的电路板. 惠州直销AOI检测设备设备价钱AOI检测设备的优点具体有哪些呢?
AOI的图像采集系统主要包括光电转化摄影系统,照明系统和控制系统三个部分。光电转化摄影系统指的是光电二极管器件和与之搭配的成像系统。是获得图像的”眼睛”,原理是光电二极管接受到被检测物体反射的光线,光能转化产生电荷,转化后的电荷被光电传感器中的电子元件收集,传输形成电压模拟信号。二极管吸收光线强度不同时生成的模拟电压大小不同,依次输出模拟电压值被转化为数字灰阶0-255值,灰阶值反映了物体反射光的强弱,实现识别不同被检测物体的目的。
光电转化器可以分为CCD和CMOS两种。因为制作工艺与设计不同,CCD与CMOS传感器工作原理主要表现为数字电荷传送的方式的不同,CCD采用硅基半导体加工工艺,并设置了垂直和水平移位寄存器,电极所产生的电场推动电荷链接方式传输到**模数转换器。这样的结构与设计难集成很多的感光单元,制造成本高且功耗大;而CMOS采用无机半导体加工工艺,每像素设计了额外的电子电路,每个像素都可以被定位,而无需CCD中那样的电荷移位设计,对图像信息的读取速度远远高于CCD芯片,因光晕和拖尾等过度曝光产生的非自然现象的发生频率要低,价格和功耗比CCD光电转化器也低,但其缺点半导体工艺制作的像素单元缺陷多
目前比较流行的图像对比方式有三种。
第一种:模板匹配(或母版比对)方式。这种方式预先采集一块标准产品(无缺陷)的图像并确定为参考图像,后续所有检测时所采集的图像,都需要与这个参考图像做比较。
第二种:模式匹配方式。在这种方式中,AOI系统中会存储无缺陷以及多种有缺陷的PCB组件图像信息,所有检测时所采集的图像与这些组件信息做匹配,然后判断是否合格。
第三种:统计模式匹配。这种方式利用统计学方式,结合模式匹配,通过与已经存储的PCB组件图像信息做匹配,同时也会智能分析所有产品组件信息。如果比较结果小于标准阀值,则该图像通过检测;否则系统会判定该图像为不合格,并将此部件转移到其他区域,供后续维修或再检测。 AOI图像采集阶段AOI的图像采集系统主要包括光电转化摄影系统,照明系统和控制系统三个部分。
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AI AOI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,AI AOI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。 如何根据AOI的功能选择设备。茂名半导体AOI检测设备价格行情
AOI检测设备误判的定义是什么呢?河源高速AOI检测设备生产厂家
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