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如元件焊端有臟物或焊盤側(cè)的印制線有部分未完全進(jìn)行涂敷有部分露出來了,從而造成搜索不良等。并且檢測項(xiàng)目越多,可能造成的誤報(bào)也會(huì)稍多。此類誤報(bào)屬隨機(jī)誤報(bào),無法消除。
基于此,AOI業(yè)界普遍存在一個(gè)共識(shí),即AOI誤報(bào)不可避免,但可以減少。業(yè)界公認(rèn)的理想狀態(tài)下可接收誤測為3000PPM以內(nèi),現(xiàn)在人工智能的發(fā)展,機(jī)器視覺已引入深度學(xué)習(xí)算法,將會(huì)減少AOI檢測誤判,后面我們?cè)倥c大家一起交流人工智能新技術(shù)AOI設(shè)備,智能圖像分析技術(shù)的深度學(xué)習(xí)算法。
AOI通常是把貼片機(jī)編程完成后自動(dòng)生成的TXT輔助文本文件轉(zhuǎn)換成所需格式的文件,從中AOI獲取位置號(hào)、元件系列號(hào)、X坐標(biāo)、Y坐標(biāo)、元件旋轉(zhuǎn)方向這5個(gè)參數(shù),然后系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生電路的布局圖,確定各元件的位置參數(shù)及所需檢測的參數(shù)。完成后,再根據(jù)工藝要求對(duì)各元件的檢測參數(shù)進(jìn)行微調(diào)。
由于AOI基本上都采用了高度智能的軟件,所以并不需要操作人員具有豐富的專業(yè)知識(shí)即可進(jìn)行操作,易學(xué)、易用、檢測精度、效率是安悅電子AOI自動(dòng)光學(xué)檢測儀的優(yōu)點(diǎn)。
軟件運(yùn)算法則很多,有灰度相關(guān)法(又叫灰度提取法)、邊緣識(shí)別法、固態(tài)建模法、統(tǒng)計(jì)外形建模法和Topological modeling等等。
灰度相關(guān)法的缺點(diǎn)在于受光線明暗度的影響較大,容易產(chǎn)生誤判。但隨著光源設(shè)計(jì)的日益完善,這一影響現(xiàn)在較小。
邊緣識(shí)別法的缺點(diǎn)在于被檢測物的邊緣往往不是一條標(biāo)準(zhǔn)的直線,只有通過降低像元尺寸來達(dá)到提高檢測效果的目的,但其效果也不十分理想。