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描述這些概念背后的潛在科學(xué)更為簡單。例如,在傳統(tǒng)的機器視覺系統(tǒng)中,可能需要讀取零件上的條形碼、判斷其尺寸或檢查其是否有缺陷。為此,系統(tǒng)集成商通常使用現(xiàn)成的軟件,這些軟件提供了標(biāo)準(zhǔn)工具。例如,可以部署這些工具來確定數(shù)據(jù)矩陣代碼,或者使用圖形用戶界面來測量零件尺寸的工具集。
因此,部件的測量可以分為好或壞,這取決于它們是否符合某些預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)。與這種測量技術(shù)不同,所謂的“深度學(xué)習(xí)”工具更好地歸類為圖像分類器。與專門讀取條形碼數(shù)據(jù)的軟件不同,它們被設(shè)計用于確定圖像中的對象是存在還是好或壞。因此,這些工具是互補的。
初期情況下AOI自動光學(xué)檢測設(shè)備大多數(shù)被用來檢驗IC(積體電路)封裝后的表面包裝印刷是不是有缺陷,伴隨著技術(shù)性的演變,如今則被用來用在SMT組裝生產(chǎn)線上檢驗電路板上的零件焊錫絲拼裝后的質(zhì)量情況,或者查驗助焊膏包裝印刷后有無符合規(guī)定。
AOI自動光學(xué)檢測設(shè)備較大的優(yōu)勢便是能夠替代之前SMT爐外、爐后的人工目檢工作,并且能夠比人的眼睛更精準(zhǔn)的分辨出SMT的打件拼裝缺陷。