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AOI核心技术

基本的AOI技术包含下列子系统：①高速高精度XY方向的运动控制系统;②机械光学系统;③高精度高可靠像采集系统;④智能图像识别与错误检测系统。这些子系统构成了一个与多维测量和错误检测密切相关的设备。

注意到AOI识别是机器视觉在印刷电路板领域的具体应用，换言之，印刷电路板的缺陷检测实质上是属于模式识别的范畴。它将PCB上的不同缺陷视为不同的模式类，从采集到的图像信号中提取和选择特征，根据特征向量构造判别函数，进行缺陷分类，即模式识别。

识别算法的好坏直接影响到智能图像识别系统的性能，进而影响整个AOI系统的性能。从机器视觉的发展来看，目前在AOI上面至少可以完整地应用以下的视觉识别算法。

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视频作者：深圳市亿昇精密光电科技有限公司

随着计算机的快速发展，AOI也采用了目前许多成熟的图像分析技术，包括模板匹配法(或自动对比)、边缘检测法、特征提取法(二值图)、灰度直方图法、傅里叶分析法、光学特征识别法等，每个技术都有优势和局限。

模板比较法通过获得物体图像，如片状电容或QFP，并用该信息产生一个刚性的基于像素的模板。在检测位置的附近，传感器找出相同的物体。当相关区域中所有点进行评估之后，找出模板与图像之间有Z小差别的位置停止搜寻。AOI系统为每个要检查的物体产生这种模板，通过在不同位置使用相应模板，建立对整个板的检查程序，来查找所有要求的元件。

基于aoi自动光学检测图像处理技术之视觉检测技术，对产品整体进行自动检测，对于控制产品品质保障产品质量有着非常重要的作用，可以防止不合格产品的外流，从而提高企业的核心竞争力。企业获得的不仅仅是社会效益，其AOI自动光学检测仪设备已经为企业带来了实质性的经济效益。

视觉机器人自动化技术手段，确保产品加工的、高质量，减少人为因素对生产过程的干预,进而改善工作环境和加强环境保护，提高能效。在智能装备领域，要重点发展新一代大型电力和电网装备，机器视觉技术，机器人产业，全断面掘进机、快速集成柔性施工装备等智能化大型施工机械，以及大型先进智能化农业机械等。