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    检测误判的定义及存在原困 误判的理解及产生原因:由于AOI依靠反射光来进行分析和判定,但有时光会受到一些随机因素的干扰而造成误判。如元件焊端有脏物或焊盘侧的印制 线有部分未完全进行涂敷有部分,从而造成搜索不良等。并且检测项目越多,可能造成的误报也会稍多。此类误报属随机误 报,无法消除。

    基于此,AOI业界普遍存在一个共识,即AOI误报不可避免,但可以减少。业界公认的理想状态下可接收误测为3000PPM 以内



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    视频作者:深圳市亿昇精密光电科技有限公司






    AOI技术向智能化方向发展是SMT发展带来的必然要求。在SMT的微型化、高密度化、快速组装化、品种多样化发展特征下,检测信息量大而复杂,无论是在检测反馈实时性方面,还是在分析、诊断的正确性方面,依赖人工对AOI获取的质量信息进行分析、诊断几乎已经不可能,代替人工进行自动分析、诊断的智能AOI技术成为发展的必然。

    对各种缺陷的特征提取和缺陷识别与分类进行研究;针对高密度PCB视觉检测系统中要检测的缺陷细小,缺陷的种类繁多,特征不易确定等问题,对于各种不同缺陷的特征提取技术和各种分类方式进行研究,采用机器学习的方法,设计不同的分类器,并对不同分类器的分类效果和误差进行比较和分析,采用优化的分类器可以实现对缺陷的快速检出和准确分类,并尽可能地提高分类器的智能化水平。

    AOI系统可以检测以下错误:元件漏贴,钽电容器的极性错误,焊针的位置或偏转不正确,焊针弯曲或折叠,焊锡过多或不足,焊桥或焊接。AOI不仅可以检查通过人工目测无法检测到的缺陷,而且AOI还可以检测在线检测中针床无法接触的组件和焊点,从而提高了缺陷覆盖率。AOI还可以收集生产过程中每个过程的工作质量以及所发生缺陷的类型,并将其反馈给过程控制人员进行分析和管理,以降低PCB的报废率。