AOI设备是如何检测元件的质量呢？人们判断一个物体的质量是否合格，总是要实现设定一个标准，如果达到标准则认为该对象为合格，如果达不到标准，则认为对象不合格。同样AOI判断一个元件是否OK，也设定一个规则，满足规则的就OK，不满足规则的就是NG。AOI针对不同的元件选用不同的规则，较常用的规则就是标准图像，就是事先给某个贴片指定一个标准图像，如果被检测贴片的图像和标准图像很相似，那么，我们认为这个贴片是OK的，如果不相似，则认为是NG的，在图像处理行业，我们称这种规则是图像比对或者说是模板匹配。另外，还有一些特定的规则，像指定IC之间不能桥接，这不是通过指定一个标准图像，而是个通过某种算法计算两IC之间是否有连接物的方法判断IC是否有桥接现象。比如在一些微型的管角的处理时，传统的方式往往不能胜任，而AOI能实现检测。武汉3DAOI测试原理
学习型图像对比AOI技术：这类AOI检测技术在程序编制完成后，要进行一段时间的学习预测，这样程序自动寻找待测物的变化规律，从而建立待测物的标准的数学模型，这一过程往往需要2个小时以上才能完成。缺点：在学习过程中，如果将有缺陷的待测无学习到程序里去了。那么该类待测物将被视为良品，从而无法检测出不良品。统计外形建模AOI技术：统计外形建模法师采用学习统计的方法，从而发现被检测物的规律，来建成一个标准的数学模型，来实现检测的目的。这种方法的缺陷在于统计学习的过程中，人的干扰因素太多，因而存在一定的不确定因素，影响检测的质量。盐城全自动3DAOI评测3D AOI实现智能识别搜索，深度学习算法，基于大数据训练智能模型，一键查找已训练器件。
轻蜓视觉使用的AI视觉检测设备采用的卷积神经网络，（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的**算法之一。卷积神经网络在学习数据充足时有稳定的表现。针对本系统所处理的大规模图像分类问题，卷积神经网络将用于提取图像的判别特征，再通过分类器进行学习和识别。Prisma3D由于测试高度的精确性（0.4um），在汽车电子，MINILED芯片测试，半导体封装，存储芯片及各种贴装线路板上都有普遍的应用。
AOl具有元器件检验、PCB光板检査、焊后组件检查等功能。AOI检测系统进行组件检测的一般程序是：自动计数已装元器件的印制电路板，开始检验；检查印制电路板有引线的一面，以保证引线端排列和弯折适当；检査印制电路板正面是否有元器件缺漏、错误元器件、损伤元器件、元器件装接方向不当等；检査装接的IC及分立元器件的型号、方向和位置等；检查IC元器件上标记的印制质量检验等。一且AOI发现不良组件，系统向操作者发出信号，或触发执行机构自动取下不良组件。系统对缺陷进行分析，向主计算机提供缺陷类型和频数，对制造过程做必要的调整。AOI的检査效率与可靠性取决于所用软件的完善性。AOI还具有使用方便、调整较容易、不必为视觉系统算法编程等优点。超过90%程序可离线操作。
大家知道，目前电子元件越来越小，密度越来越高，而且品质要求也在提高。人工检测的速度和质量满足不了要求，随之各种AOI设备产生，AOI设备具有精确、快速、稳定、可靠的特点，那么AOI设备的工作原理是什么呢？SMT-AOI设备就是用摄像机等硬件设备获取被检测物体的图像，然后用软件比较、分析、判断被检测物体是否OK。也就是说，AOI检测物体的过程是模拟人眼检测物体，是将人工检测物体自动化、智能化。图像获取就是用CCD摄像机把物体表面的光信号转换成为电信号送入图像采集卡。图像采集卡将图像数字化送入计算机，这个过程很直观，容易理解。结合四方位多频数字条纹光.进行无阴影投影，具备全板2D+3D的光学检查功能。合肥3DAOI评测
Prisma 3D AOI十分关注效率，采用高效的编程方式与检测算法。可以对局部或整版进行高速拍摄。武汉3DAOI测试原理
多年以来，AOI默默无闻发挥着“查错除错”的推手作用。现在，伴随消费电子、物联网、汽车电子和通用技术迅猛发展，对检测的精度、准确性以及检测效率要求也水涨船高。过去依靠人工目检甄别产品的形式很难适应现在快节奏、自动化流水线作业，尤其是人力成本和检测效率短时期难以突破。
宁波轻蜓视觉科技专注于AOI自动光学检测系统的研发、生产与销售。产品包括在线AOI、3D AOI、晶圆外观检测机等等，产品设备具有高检出、低误报的特性。并且轻蜓很早开始使用Prisma AI技术，将人工智能图像学引入SMT检测行业。成为AI工业化的杰出一员。 武汉3DAOI测试原理
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