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AOI的全称是Automatic Optic Inspection（自动光学检测），是基于光学原理来对SMT与DIP电路板焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的光学检测设备。AOI是为了进行质量控制，在SMT生产线上要进行有效的检测。
SMT生产线上通常用到的检测方法：人工目检，用人眼来检测电路板焊接完成前后其上各
离线aoi自动光学检测仪
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AOI的全称是Automatic Optic Inspection（自动光学检测），是基于光学原理来对SMT与DIP电路板焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的光学检测设备。AOI是为了进行质量控制，在SMT生产线上要进行有效的检测。
SMT生产线上通常用到的检测方法：人工目检，用人眼来检测电路板焊接完成前后其上各元件是否正确、是否连焊、焊锡是否合适。人工目检通常位于贴片机后或回流炉后的个工位。
AOI通常是把贴片机编程完成后自动生成的TXT辅助文本文件转换成所需格式的文件，从中AOI获取位置号、元件系列号、X坐标、Y坐标、元件旋转方向这5个参数，然后系统会自动产生电路的布局图，确定各元件的位置参数及所需检测的参数。完成后，再根据工艺要求对各元件的检测参数进行微调。由于AOI基本上都采用了高度智能的软件，所以并不需要操作人员具有丰富的知识即可进行操作，易学、易用、检测精度高是AOI主动光学检测设备的优点
AOI技术向智能化方向发展是SMT发展带来的必然要求。在SMT的微型化、高密度化、组装化、品种多样化发展特征下，检测信息量大而复杂，无论是在检测反馈实时性方面，还是在分析、诊断的正确性方面，依赖人工对AOI获取的质量信息进行分析、诊断几乎已经不可能，代替人工进行自动分析、诊断的智能AOI技术成为发展的必然。
对各种缺陷的特征提取和缺陷识别与分类进行研究;针对高密度PCB视觉检测系统中要检测的缺陷细小，缺陷的种类繁多，特征不易确定等问题，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检出和准确分类，并尽可能地提高分类器的智能化水平。
随着计算机的发展，AOI也采用了目前许多成熟的图像分析技术，包括模板匹配法(或自动对比)、边缘检测法、特征提取法(二值图)、灰度直方图法、傅里叶分析法、光学特征识别法等，每个技术都有优势和局限。
模板比较法通过获得物体图像，如片状电容或QFP，并用该信息产生一个刚性的基于像素的模板。在检测位置的附近，传感器找出相同的物体。当相关区域中所有点进行评估之后，找出模板与图像之间有Z小差别的位置停止搜寻。AOI系统为每个要检查的物体产生这种模板，通过在不同位置使用相应模板，建立对整个板的检查程序，来查找所有要求的元件。
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