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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
aoi自动光学检测价格
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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。
使用AOI检测仪设备的目的是产生监控生产过程工艺的信息。一般来说，包括详细的缺陷分类信息和元件贴装偏离信息。在高产量/低混合的生产环境下，当产品可靠性十分重要，关注特定的工艺问题时，制造商趋向于把检测的这个目标排在第壹位。在对可靠性产品进行检测时，性能确定常常是检测的目标，AOI设备被用来发现所有的异常现象。检测结果的数据反映出脱离率几乎不存在，但假的报告增多，检测时间增长。如果AOI设备应用于再回流焊后，焊点检测将是重要标准。
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检出和准确分类，并尽可能地提高分类器的智能化水平。
但是由于元件检测图像很少完全匹配模板，所以用两种方法来解决这个问题：
①可以用一定数量的容许误差来确认匹配的，如果模板太僵硬，可能产生对元件的“误报”;如果模板松散到接受大范围的可能变量，也会导致“漏报”;
②可以根据同类的众多良品进行标准模板的计算，或者叫“特征元件”，这样可以Zda限度提取该类元件的共性特征，从而降低误报率。
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