AOI检测行业经历了十余年的发展已经基本形成了较为成熟的产业链条。AOI检测行业上游主要分为原材料及电子组件，其中原材料为制造AOI检测设备所必需的金属材料、塑料材料、橡胶材料等基础原材料;电子组件包括集成芯片、电子元器件、芯片等电子设备制造所必须的基础部件。检测时，AOI设备经过摄像头主动扫描PCB,将PCB上的元器件或许特（包含印刷的焊膏、贴片元器件的状况、焊点形状及缺点等）成
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AOI检测行业经历了十余年的发展已经基本形成了较为成熟的产业链条。AOI检测行业上游主要分为原材料及电子组件，其中原材料为制造AOI检测设备所必需的金属材料、塑料材料、橡胶材料等基础原材料;电子组件包括集成芯片、电子元器件、芯片等电子设备制造所必须的基础部件。检测时，AOI设备经过摄像头主动扫描PCB,将PCB上的元器件或许特（包含印刷的焊膏、贴片元器件的状况、焊点形状及缺点等）成像，经过软件处理与数据库中合格的参数进行归纳比较，判别元器件及其特征是否合格，然后得出检测定论，如元器件有缺失、桥连或许焊点质量等问题。
经过不断的摸索与论证，此时纠正缺陷的成本远远终测试之后进行检测的成本。CoaXPress图像采集卡正是凭借着高速、高带宽的特点，而正在逐渐被广大厂商接受及采用的。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。机器学习可以不断训练AOI系统，并使AOI系统具备一定的智能化——AOI系统可以决定以前未知的产品缺陷是否为关键缺陷，并通知给现场工程师。
原理利用光学原理将设备上的摄像头扫描板子采集图像，然后采集到的SMT加工的焊点数据与机器数据库的台格数据进行比对，经过图像处理，标记出PCBA焊接状况。经过软件处理与数据库中合格的参数进行归纳比较，判别元器件及其特征是否合格，然后得出检测定论，如元器件有缺失、桥连或许焊点质量等问题。及时回馈、统计生产问题点;收集检测数据，提供制程分析，加强制程能力;提高入库良品率。
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