自动光学检查(AOI)

自动光学检查(AOI)、2012.4.15、2、自动光学检查(AOI)和自动检测(AOI)，3，CONTENTS，5，开发方向，4，现有问题，3，核心技术，2，国内外开发，一，AOI用途，4，1，AOI用途，表面安装(，PCB测试。PCB缺陷可以大致分为段落(基本铜版段落、电镀段落、灰尘段落、英尺段落、污点段落、干膜段落、蚀刻力不够短路、涂层太厚的段落、划痕段落等)、开口(重复开口、划痕开口、真空开口、缺口)，2 .部署测试。在零件室长过程中，经常发生漏水、偏移、歪斜、极性等缺陷。回流检查。测试组件缺失、偏移和极性的相反情况、焊点的准确性和焊膏是否合适、焊接短路和组件摇臂等缺陷。5、1、AOI的用途AOI基于光学图像处理和计算机视觉识别技术的原理检测PCB装配生产过程中出现的缺陷。6，1.AOI发展史上世纪50年代开始了二维图像的统计模式识别研究。在60年代，罗伯茨开始了三维机器视觉研究。(国内三维技术目前正处于研发阶段)70年代MIT人工智能实验室正式开设了“机器视觉”课程。1982年，以色列Orbotech开始为PCB裸主板引入AOI系统。1998年以后，国内电子和半导体工厂开始引进具有尖端技术力量的机器视觉全套生产线和尖端设备。国内AOI设备的先驱神州愿景也于2002年开始了AOI技术的研究和开发，并宣布2004年诞生了国内第一台AOI光学探测器。2，国内外开发，7，2，国内外开发，主要是以色列Orbotech，美国MachineVisionProducts，CyberOptics，Mirtec，Agilent，terates台湾的Camtek，TRI，梁瑞，2。国内外主要企业，8，2，国内外开发，3 .供应商市场份额日本OMRON (40%)和主要打印设备的屏幕主要在日本市场以色列Orbotech corporation和台湾Camtek的设备上进行了PCB裸板测试，尤其在台湾、中国和东亚，占据了世界其他市场的大部分。国产新股AOI是国内最畅销的品牌。年销售600台，共销售4000台。9，2，国内外开发，4，品牌间比较，10，3，核心建设，1。视觉系统主要执行图像采集功能；机器系统执行将被检查的目标传输到指定检查点的操作。软件系统是对收集的图像进行分析和处理。AOI的基本配置：视觉系统、机械系统和软件系统。11，3，核心的结构，1。视觉系统、CCD相机将光信号转换为电信号，主体的图像通过光学镜头聚焦在CCD芯片上，CCD根据光的强度积累相应比例的电荷，每个像素的累积电荷在视频计时的控制下逐点移动，经过过滤、放大处理后生成视频信号输出。相机、镜头、光源、定焦固定船、12、3、核心结构、2。机械系统，AOI控制结构图，13，3，核心配置，。马达，线性马达准确度高，但很贵。伺服电动机的精度仅次于线性电动机。步进电动机准确度低，但价格非常低廉，采用驱动步进电动机的AOI，测试质量难以置信。因此，对电动机的选择应根据性价比考虑，选择伺服电动机作为驱动装置的AOI。步进电动机、伺服电动机、线性电动机、14、3、核心配置、3。软件系统软件系统的核心是分为设计规则测试和图形识别测试的解释算法。，规则测试方法(DRC)是根据给定的几个规则检测图形。如果所有连接必须以焊点结束，则所有导线宽度、间距不等于指定值等规则会侦测PCB电路图形。规则检查方法的特点是，算法可以确保检查的图形的准确性，相应的AOI系统易于制造，数据占用空间小，但是，该方法经常需要确定边界容量不好，并设计确定边界位置的特定方法。15，3，核心配置，3。软件系统，图形识别是将存储在AOI系统中的数字图形与实验测试图像进行比较，得到测试结果。该方法的检测精度可以根据标准图像、分辨率和使用的检测程序获得高检测精度，但是需要收集的数据量大，数据的实时处理需要高的特性，图形识别方法使用设计数据代替规则检测方法的设计原理，具有明显的使用优势。16，3，核心结构，三维视觉成像技术使用3-1d系统，为当前美国的Agilent、YesTech、以色列的Orbotech等海外AOI设备提供有关钎焊面积、钎焊高度和体积的准确信息。其他外国企业的火炬AOl设备使用人造丝三角测量检测焊膏的厚度，国内还不能对火炬测试做任何事情。17，4，现有问题，1。国内外要解决的技术问题：I，只反对外观检查，AOI系统不能检测电路故障，也不能检测球形矩阵阵列(BGA)等隐形焊点。、热干扰对AOI的影响(可能导致组件的错误特性)和多个焊接、较少的注释、偏移、歪斜的工艺要求标准定义不同时，容易影响误判、测试准确度。，虚拟焊接比较测试：特别是空焊接问题的测试是所有中外AOI制造商未能解决的技术问题。如上所述，一些外国企业正在研究三维视觉检查。但是测试结果大体相似，不满意，国内还在研究这项技术。18，4，现有问题，2。由于国内AOI开发问题开始得比较晚，目前国内自行开发的AOI检测算法复杂、繁琐、长时间调整，以前PCB图像拼接等图像处理算法和后检测识别算法不够成熟，整个AOI系统不仅工作复杂，还经常出现误判泄漏等问题，检测速度慢的SMT生产线和调整，测试精度和速度远远不能满足实际应用要求的准确度。19，5，开发方向，智能化：SMT小型化、高密度、快速组装，在各种开发特征下检测信息的大而复杂，手动分析从AOI获取的质量信息，诊断几乎是不可能的，这还需要AOI的错误自动纠正功能。执行自动分析，而不是手动分析。着色：AOI使用3CCD相机、抓取的彩色图像，但是为了识别图像，大多数算法仅提取颜色中的部分信息(如灰度)，或单独处理RG颜色空间的三个通道，然后进行合成。人类对大脑的颜色处理机制还没有完全理解。因此，如何充分利用RGB三色通道中的信息是彩色图像处理的核心，也是AOI技术的飞跃。多样化：目前可见的AOI基本上仅适用于表面安装技术，最常用的是PCB板测试。不再局限于SMT的应用程序将成为未来几年的发展方向。，20，附表AOI设备选择报告表，21，参考资料，SMT质量检查的AOI技术和应用王范，姜建国，申洁林现代电子技术 2011年5月1日第34卷第9期AOI测试设备选择奥洪电子工艺技术 2008年9月29卷第5期AOI