经过不断的摸索与论证,此时纠正缺陷的成本远远低于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。
模式匹配方式。在这种方式中,AOI系统中会存储无缺陷以及多种有缺陷的PCB组件图像信息,所有检测时所采集的图像与这些组件信息做匹配,然后判断是否合格。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。因此随着行业的发展及AOI检测设备自身具备的优势,未来AOI检测设备的装备率会越来越高。随着电子产品的小型化以及低能耗化,其产品元器件趋于微型化,组件在装配过程中越来越不可能采用人工检视的方式,必须采用自动检测设备。
自动光学检测技术,也称为机器视觉检测技术或自动视觉检测技术。AOI技术整体包括多光源照明、高速数字摄像机、高速线性电机、精细机械传动结构和图形处理软件等部分。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。随着技术的发展,有些AOI方案商也会导入机器学习(Machina Learning)来提高产品的检测精度与速度。
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