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优势大部分电子产品的发展方向都在向着小型化前进,电路板也越来越来精密化,单靠人工目检smt包工包料的板子难度越来越来大,长时间检查还容易产生用眼疲劳,产生漏检。统计模式匹配。这种方式利用统计学方式,结合模式匹配,通过与已经存储的pcb组件图像信息做匹配,同时也会智能分析所有产品组件信息。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。
现在的机器视觉产品应用中,现代化生产线大都具备采集2d/3d图像的能力,由于处理2d/3d图像需要的平均时间远大于普通平面图像的处理时间,这就需要aoi系统协同工作,尤其是在图像数据传输方面,更要求图像数据传输的高速、高带宽。现今工业生产环境可以通过适当的改建升级,来控制aoi所需的光源设置,而且整个系统对硬件的要求也不是非常苛刻。如果比较结果小于标准阀值,则该图像通过检测;否则系统会判定该图像为不合格,并将此部件转移到其他区域,供后续维修或再检测。
检测时,aoi设备经过-头主动扫描pcb,将pcb上的元器件或许特包含印刷的焊膏、贴片元器件的状况、焊点形状及缺点等成像。自动化光学检测aoi是基于光学原理,综合采用被检测产品的图像采集分析、计算机软件和自动控制等多种技术相结合,对生产中遇到的缺陷进行实时检测和处理,是目前比较-的产品缺陷检测方式。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-。
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