全自动异形元件插件机实现了插件自动化，大大减低人力需求，完成插件后，经过AOI进行插件品质检测，合格后进入波峰焊接或选择性波峰焊接设备，焊接后经过AOI对焊点的视觉检测，不合格的检出返修焊接，然后经过第二次AOI检测合格后，才能运送到下游工序。整个过程全自动操作完成，为客户大幅提高生产自动化程度。如有需要，欢迎来电咨询！

电路板PCBA_上设置测试点( test point )的用途;可是在大量生产的工厂里没有办法让你用电表慢慢去量测每一片板子 上的每一颗电阻、 电容、电感、甚至是IC的电路是否正确，所以就有了所谓的ICT ( In-Circuit-Test )自动化测试机台的出现，它使用多根探针( -般称之为「针床( Bed-Of-Nails )」治具 )同时接触板子上所有需要被量测的零件线路，然后经由程控以序列为主，并列为辅的方式循序量测这些电子零件的特性，通常这样测试一般板子的所有零件只需要1~2分钟左右的时间可以完成，视电路板上的零件多寡而定，零件越多时间越长。

焊炉前电子元件的检测AOI具有以下特点:

●AI技术,深度学习算法和图形图像处理技术AOI技术革命

●采用声音提示、弹窗对比图、主图突出显示不良红推转各种提醒符合***工学

●听、二看、三聚焦，便于员工听到异常提醒后直接观察使用弹窗显示不良器件对比图

●深度学习算法、海量实际场景数据训练4Pce维码识别，支持MES对接

●简化操作流程，步骤简明浦晰

●实现自动编程，大幅减少作业时间，5分钟可快速上手。

●生产数据实时图表动态显示可视化管理，检测数据便捷导出。

●结构简约，适应性强，可以实现便捷安装

未来AOI采用深度学习的人工智能技术，并将其应用在AOI中。这种深度学习算法能模拟人类大脑工作，构建深度***网络，在原始数据中进行自动特征的提取。当出现无法检测的缺陷时，检测系统可以通过设备采集数据,在一定的人工干预 下进行模型的微调训练。在训练过程中，随着数据集的扩充和模型的强化，AOI检测结果也在不断优化。未来AOI在进行元件极性识别时，基本不会受到元件成像角度、位置、光照、纹理、颜色、大小等差异的影响，兼容多种工业环境。现在该AOI系统已应用在多个行业，包括显示液晶屏蒂的自动化检测、汽车电子产品的外观检测、电子产品的组装加工过程等