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什么是AOI圖像分析技術?

發布時間:2020-05-18 點擊次數:735

AOI技術向智能化方向發展是SMT發展帶來的必然要求。

在SMT的微型化、高密度化、快速組裝化、品種多樣化發展特征下,檢測信息量大而復雜,無論是在檢測反饋實時性方面,還是在分析、診斷的正確性方面,依賴人工對AOI獲取的質量信息進行分析、診斷幾乎已經不可能,代替人工進行自動分析、診斷的智能AOI技術成為發展的必然。


  對各種缺陷的特征提取和缺陷識別與分類進行研究;針對高密度PCB視覺檢測系統中要檢測的缺陷細小,缺陷的種類繁多,特征不易確定等問題,對于各種不同缺陷的特征提取技術和各種分類方式進行研究,采用機器學習的方法,設計不同的分類器,并對不同分類器的分類效果和誤差進行比較和分析,采用優化的分類器可以實現對缺陷的快速檢出和準確分類,并盡可能地提高分類器的智能化水平。

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隨著計算機的快速發展,AOI也采用了目前許多成熟的圖像分析技術,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、光學特征識別法等,每個技術都有優勢和局限。


  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。當相關區域中所有點進行評估之后,找出模板與圖像之間有最小差別的位置停止搜尋。AOI系統為每個要檢查的物體產生這種模板,通過在不同位置使用相應模板,建立對整個板的檢查程序,來查找所有要求的元件。

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  但是由于元件檢測圖像很少完全匹配模板,所以用兩種方法來解決這個問題:

①可以用一定數量的容許誤差來確認匹配的,如果模板太僵硬,可能產生對元件的“誤報”;如果模板松散到接受大范圍的可能變量,也會導致“漏報”。

②可以根據同類的眾多良品進行標準模板的計算,或者叫“特征元件”,這樣可以最大限度提取該類元件的共性特征,從而降低誤報率。





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