2013-2014学年第学期课程名称：EKT自动关学检测技术专业班级：12电子学生学号：123242****学生姓名：ls**任课老师：设计时间：2014信息工程系自动光学检测技术（AOI--AutomatedOpticalInspection）是采用光学影像技术获取目标的尺寸、位置、方向、纹理、缺陷、光谱特征等信息，然后驱动执行器执行产品检验、分类与分组，零部件的识别与定位，机械手运动引导等任务。可检项目：缺件、错位、错件、极性反、破损、污染、少锡、多锡、短路、虚焊、波峰焊点等。自动光学检测技术的产生发展，应用，领域及趋势：们所用到的AOI都是2D系统。根据市场需要，将来将会出现3DAOI系统，所谓的3DAOI，并不是指摄像机拍摄出来的是线D图形，这样做的线D的图像来算取轴的高度，它比目前的2DAOI多了一个侧面照射用于计算轴高度的灯光。另外它的软件也会与目前的AOI系统有所区别。根据某些客户的特殊要求，将有可能研制出化学AOI。因为各种化学物质的光谱能级不同，在光的照射下其反射的光的颜色也不一样，通过接收到的反射光便可确定出元器件及焊锡中有何种化学成分及其所处的位置。化学AOI有普通AOI加上一个光谱显微镜再加上普通显微镜构成。化学AOI只适用于有这种特殊要求的客户，实际上应用不会很广泛。AOISMT生产过程进行检测具有如下特点：（1）检查和纠正PCB缺陷，在过程监测期间进行的成本远远低于在最终测试和检查之后进行的成本。（2）能尽早发现重复性错误，如贴装位移或不正确的料盘安装等。为工艺技术人员提供SPC资料。AOI技术的统计分析功能与SPC工艺管理技术的结合为SMT生产工艺的适时完善提供了有力的武器，PCB装配的成品率进而得到明显的提高。随着现代制造业规模的扩大，生产的受控越来越重SPC资料的需求也不断增长。AOI系统的应用将越发显出其重要性。（4）能适应PCB组装密度进一步提高的要求。随着电子产品组装密度的大幅提高，传统的一些测试技术，如ICT等，已不能适应SMT技术的发展要求，0402片式组件的出现已经使ICT无法检测，而AOI则不会受这些因素的影（5）测试程序的生成十分迅速。AOI设备的测试程序可直接由CAD资料生成，十分快捷。与ICT相比，由于无需制作专门的夹具，其测试成本也大幅降低。（6）能跟上SMT生产线的生产节拍。目前许多工厂在生产过程中对PCB件进行检验主要依靠人工目检，但是随着PCB尺寸的加大和组件数的增多，这种检测方式已经不堪重负。而AOI测试目前能做到0.1秒/幅的速度，可以满足在线）检测的可靠性较高。检测的要素是精确性和可靠性，人工目检始终有其局限性，而AOI测试则避免了这方面的不利因素，能保持较好的精确性和可靠性。AOI的关键技术（1）摄像技术。摄像技术就是要在较短的时间内（例如0.1秒内）迅速拍摄几幅用不同的灯光照射下的清晰的图像来（或几台不同位置的摄像机拍摄图像），这已不是什么太大难度，因为近来高像素的CCD器件已成熟发展，用此器件装成的摄像机精度、清晰度、速度都已达到很高的水平。用固定的光照，基本相同的距离拍摄出一幅幅清晰的图像在摄像技术上比较容易做到。用丝杠、精密导轨、交/直流伺服电机实现按预定预先编排好的程序一幅一幅图像的拍摄，需要线路板和摄像机做相对的运动，并能实现运动-拍摄-运动的规律的控制。这种机械结构与自动控制技术目前也是比较成熟的技术。（2）图像处理技术。AOI的最关键技术就是图像处理技术，衡量AOI设备的好坏，主要看图像处理技术的水平。现在AOI设备所拍摄图像的标准图像（或称合格图像）是根据十余块合格线路板拍摄出的图像进行综合平均合成为标准图像。标准图像在应用中还需要采用学习方法进行修正。采用统计方法建模技术就可以实现标准图像的学习与修正。简单地说，就是给AOI一系列OK的元件，让AOI自动学习统计，由AOI自动掌握图像的变化规律，判断正确的零件大概像什么，可能有一些什么样的变化，可能变化到什么程度等。这样AOI得到了1个标准图像，2个辅助图像以及自动计算得到的判别阈值。这是一个高度智能化的方法，计算非常简单。实践运行表明，上述图像处理策略使得目前的AOI术的处理精度和速度均上了一个台阶，检查的准确度大大提高。（3）统计分析。AOI技术的统计分析功能与SPC工艺管理技术的结合使SMT生产工艺的适时完善提供有利的武器。SMT线路板装配的成品率进而得到明显的提高。要实现理想的SMT工艺控制闭环生产系统，AOI设备是生产线上各阶段质量检查的必不可少的装备。AOI设备的检测是数据的采集工作，数据采集的可靠性、精度、可重复性、速度以及使用的简易性，将取决于AOI设备的质量，也是这个系统（闭环系统）的良性运动的基础。可以预料AOI检测得到的数据，经统计分析把正确的结果再去控制修正贴片机的数据将会变成自动实现，甚至可以预料这种修正会自动对再流焊的温度与速度进行控制。目前，这个闭环系统还没有实现整个SMT生产线的自动控制，原因还是由于AOI检测设备的可靠性、准确性不够令人完全信任，以及SPC的应用不够成熟，还需要在自动控制环节中加入人工干预，进行判别数据真伪与取舍反馈的数据）图像处理软件特点AleaderAOI的图像处理软件具有独特的统计建模和自学习功能。它是通过学习一系列“好”的样板，自动得到图像的变化状况，并记得和所有“好”图像中自动计算的到的视觉差，得出元件外形变化和未来可能变化方式的特征来得到一个标准模型。其特点在于：1．AOI不保存已经学习的任何图片，自始至终电脑里只储存标准图像和两个辅助图像，以及很少的误差方面的参数，大大节约了电脑空间。在测试过程中可以随时学习新的图片。这样AOI可以边测试边学习，学习到一定程度，AOI自动建立了一套十分稳定可靠的标准图片和判别阈值。动学习过程中，AOI将误差范围以内的图像自动学习，不需要人工干预。误差范围以外的图像才由人工确定是否需要学习，大大简化了操作。一个标准图像的建立需要学习大约20~30个不同的零件。AleaderAOI20个同类零件，对于该标准的建立，只需要学习块线路板就已经足够了。因此，可以很快就建立一套十分稳定可靠的标准。编制新的测试程序时，如果采用以前已经稳定的标准库，则根本不需要学习过程，直接测试即可得到可靠的结果。统计建模自学习的图像处理方法，将SMT零件的所有检查项目全部简单地归结为图像外观检查，因此在AOI中，所有检查项目均用相同的方法处理（IC锡除外），而且同一部AOI，可以检查锡膏的印刷（不检查锡膏厚度）、SMT片以及回流焊后焊点的检查。6AleaderAOI图像处理软件对硬件的要求非常低，不需要复杂精密的机械设计制造，不仅可以用于AOI 中，而且可以移植到其他 外观检查项目中去。 检测流程与学习过程Aleader AOI 检测的流程为：调入标准图像和辅助图像对拍摄的图像进行大小 角度校正、噪声滤波，然后使用图像匹配方法在允许的零件偏移范围内搜索并截 取最相似的图像，计算坐标偏差和角度偏差对截取的图像进行色彩校正，消除 摄像机亮度和对比度的影响以及颜色变化，有效消除不同 AOI 机器的差别特 殊的彩色，图像比对，同阈值比较判别“不好”或“好”状态如果需要学习， 重新生成新的标准图片和 个辅助图片，重新计算新的判别阈值EKT自动关学检测技术。相对与传统检测的优点： 由于AOI 是光学检查，所以凡是用 AOI 可以检查出来的不良，用肉眼也完全可 以看到。 AOI 则只能以设定好的标准为基准进行判断。如果标准设定太严，则 误判太多。标准设定太宽，又会漏检。 尤其是那种在线的 AOI，对编程的要求 更高。但对于 AOI 而言，程序设定好以后，即可连续测板，机器不会疲劳。对 于比较小的元件，如0201 的料，用肉眼检查起来比较吃力，而AOI 由于具有光 学放大左右，所以对于较小的元器件的检查具有比较大的优势。所以将来用AOI 取代肉眼检查是一个发展趋势。 肉眼检查可以根据标准加以灵活判断。所以将 来用 AOI 取代肉眼检查是一个发展趋势。 肉眼检查可以根据标准加以灵活判 断。但是采取人工检查，对于点数较多，或者批量较大的板，由于长时间检查， 人眼会产生疲劳，从而造成漏检。

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