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发布时间:2022-02-12 09:04:48
AOI虽然具有比人工检测更高的效率,但毕竟是通过图像采集和分析处理来得出结果,而图像分析处理的相关软件技术目前还没达到人脑的级别,因此,在实际使用中的一些特殊情况,AOI的误判、漏判在所难免。目前AOI使用中存在的问题有:多锡、少锡、偏移、歪斜的工艺要求标准界定不同,容易导致误判。电容容值不同而规格大小和颜色相同,容易引起漏判。
AOI的主要功能是:主要检测PCB线路板过回流焊前后,元器件的虚焊、假焊、空焊、短路、开路、漏贴、多贴、错件、极性反、少锡、多锡、连锡、翘件,移位,破损。偏移,立碑,翻转,误配等不良,可有效改善人工目检的效率低下。
对于各种不同缺陷的特征提取技术和各种分类方式进行研究,采用机器学习的方法,设计不同的分类器,并对不同分类器的分类效果和误差进行比较和分析,采用优化的分类器可以实现对缺陷的快速检出和准确分类,并尽可能地提高分类器的智能化水平。
AOI核心技术
基本的AOI技术包含下列子系统:①高速高精度XY方向的运动控制系统;②机械光学系统;③高精度高可靠像采集系统;④智能图像识别与错误检测系统。这些子系统构成了一个与多维测量和错误检测密切相关的设备。
注意到AOI识别是机器视觉在印刷电路板领域的具体应用,换言之,印刷电路板的缺陷检测实质上是属于模式识别的范畴。它将PCB上的不同缺陷视为不同的模式类,从采集到的图像信号中提取和选择特征,根据特征向量构造判别函数,进行缺陷分类,即模式识别。
识别算法的好坏直接影响到智能图像识别系统的性能,进而影响整个AOI系统的性能。从机器视觉的发展来看,目前在AOI上面至少可以完整地应用以下的视觉识别算法。
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