AOI自动光学仪缺陷检测与在线检测技术
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在检测过程中,需要缺陷统计和分类与SPC紧密结合。所谓SPC即统计过程控制,主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控,科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动,从而对生产过程的异常趋势提出预警,以便生产管理人员及时采取措施,消除异常,恢复过程的稳定,从而达到提高和控制质量的目的。
一般地AOI能实现两类测量,即缺陷检测(传统意义的AOI应用)和每块PCB的差异测量,对有效的过程控制而言,两类测量都需要。其中差异测量对实时SPC应用非常重要,它会根据AOI系统类型及它所处生产线位置的不同而不同。为使AOI/SPC成功用于生产线上,AOI系统必须能产生错误处理和报警,误判率和缺陷检测灵敏度会受检查参数的影响,生产工艺变量越多,误判的可能性就越大,缺陷检测的复杂程度也越大。因此选择在印刷、贴片、回流焊后或波峰焊后进行检查,误判率会有明显的不同。
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