随着行业技术的快速提升以及劳动力成本的不断提高，自动化、智能化在电子生产领域起着至关重要的作用。布局上建议考虑传感器技术，因为有时检查只能通过垂直（正交）角度，而其他时候又需要一个辅助的角度来进行。基于对市场和客户的深入了解，成功推出了PCBA板级组装领域及半导体芯片级封装领域的自动光学检查机（AOI），产品广泛应用于智能终端、可穿戴设备、电信网络、航空航天、汽车电子等各个领域，为客户提供高检出、低误报、简单易用、功能强大的视觉检查系统。

核心技术及优势● 快速编程简单、快速

通过导入Gb文件与CAD文件后自动创建焊盘信息，只需设置检测参数即可完成编程。

● 自动零基准技术

能自动生成零基准，程序处理时间短。 ● 颜色过滤技术

可有效解决 PCB 板变 形后发生零基准偏移导致的“拉尖”现象。

● 截面分析功能

可方便对锡膏的成型形状进行有效分析。

● 拔高截面算法

可对锡膏“拉尖”进行有 效检测。

● 三级标准设置

可对产品品质趋势进行有效监控。

● SPC

各种数据图表，可满足现场质量踪及品质分析。

虽然AOI可用于生产线上的多个位置，各个位置可检测特殊缺陷，但AOI检查设备应放到一个可以尽早识别和改正缺陷的位置。有三个检查位置是主要的：锡膏印刷之后如果锡膏印刷过程满足要求，那么ICT发现的缺陷数量可大幅度的减少。AOI是一般企业较佳选择,如果参数编辑恰当,假缺陷误报会大幅度降度,漏检率也很低。典型的印刷缺陷包括以下几点：A.焊盘上焊锡不足。B.焊盘上焊锡过多。C.焊锡对焊盘的重合不良。D.焊盘之间的焊锡桥。

AOI产品广泛应用于智能终端、可穿戴设备、电信网络、航空航天、汽车电子等各个领域，为客户提供高检出、低误报、简单易用、功能强大的视觉检查系统。

近年来软件方面, 使用了很多电路板图像的检测算法, 这些算法大致可分为三大类: 有参考比较算法、无参考校验法以及混合型算法。有参考比较算法分为两大类, 图像对比法和模型对比法。这类方法算法简单, 容易实现, 但是它不容易检测线宽、线距违例等瑕疵。轻微的少锡很少导致缺陷，而严重的情况，如根本无锡，几乎总是在ICT造成缺陷。无参考校验法不需要任何参考图象, 它依据预先定义的 PCB 的设计规则来判断待检 PCB 图象是否有瑕疵, 如果它不符合设计规则, 就认为有瑕疵, 因此也称为设计规则校验法。这类方法虽然在榆测线宽、线距违例这类瑕疵时能够收到很好的效果, 但是其算法复杂, 运算量很大, 而且易漏柃线、焊盘丢失等大瑕疵。混合型方法是将有参考比较算法与无参考校验法混合使用, 在一定程度上克服了前两类方法的缺点,从而发挥它们各自的优点。比如, 模板匹配法与数学形态学方法结合使用, 或者连接表方法与数学形态学方法结合使用等。但当前这种方法还不足很成熟, 其算法复杂, 不能满足实时检测的要求, 且自适应性不够, 系统扩展能力差。当前 AOI 检测系统图像处理基本上采用的是参考算法, 国外进口品牌大多使用图像匹配、法则判别登多种组合手段。

AOI随着行业技术的快速提升以及劳动力成本的不断提高，自动化、智能化在电子生产领域起着至关重要的作用。基于对市场和客户的深入了解，成功推出了PCBA板级组装领域及半导体芯片级封装领域的自动光学检查机（AOI）。

自动光学检查(AOI） 为工业自动化有效的检测方法，使用机器视觉做为检测标准技术，大量应用于LCD/TFT、晶体管与PCB工业制程上，在民生用途则可延伸至保全系统。但是，其中的一些变化需要花费时间进行处理，因为我们不能预先知道是否有一种新的元器件被使用，或是存在一个错误的元器件布局。自动光学检查是工业制程中常见的代表性手法，利用光学方式取得成品的表面状态，以影像处理来检出***或图案异常等瑕疵，因为是非接触式检查，所以可在中间工程检查半成品。