什么是AOI

自动光学检测（automated optical inspection, AOI）技术，也称为机器视觉检测（machine vision inspection, MVI）技术或自动视觉检测（automated visual inspection, AVI）技术。在有些行业，如平板显示、半导体、太阳能等制造行业，AOI这一术语更加流行，被人知晓。但是AOI和MVI/AVI在概念和功能上还是有细微差别的。

从狭义上来说，MVI是一种集成了图像传感技术、数据处理技术、运动控制技术，在工业生产过程中，执行测量、检测、识别和引导等任务的一种新兴的科学技术。MVI的基本原理可用图 1 来表示，它采用光学成像方法（如相机，或者一个复杂的光学成像系统）模拟人眼的的视觉成像功能，用计算机处理系统代替人脑执行数据处理，最后把结果反馈给执行机构（如机械手）代替人手完成各种规定的任务。

AOI算法

1.5AOI图像对比算法

图像对比即设定一个标准的模板与目标进行对比分析，是目前采用的最为广泛的一种外观检查方式，其原理是通过RGB通道值和像素值的元素按照一种数学计算方式来得到结果。

AOI统计建模图像对比

近年来，将统计建模应用到AOI领域最先由神州视觉ALeader AOI提出，统计建模图像对比即在制作标准图像的时候通过学习一系列OK图像的样本，分别提取各种图像的变化特征，最终生成一个综合标准图像及参数标准图像。总之，我们无法判断和定论各种算法孰优孰劣，但我们完全可以相信，任何单一的算法是根本解决不了SMT装配的所有不可预知的工艺问题的。因此取各种算法的长处用以对口检测正成为AOI领域的研究课题。

2.0 AOI多算法对口的检测技术

欲采用不同的算法对口不同的检测项目，必须了解什么样的算法最合适某个部位检查，有了这个前提，才能对演算法进行严谨的实验和训练，下面的文章将以ALeader AOI为例一一进行解析。神州视觉ALeader AOI早期的ALD-H-350系列设备是单一的统计建模图像对比技术，运用这种技术的优势是使用简单、人为影响的因素低，缺点是需要进行反复的学习模板。自ALeader AOI 5系列6系列以来，就完全摒弃了单一的处理模式，采用了多种算法结合的方式。在ALeader AOI当中，对一个电阻进行检测会自动分为四个部分进行检测，自动生成四个检测框，分别是两端的焊点（焊盘部分）、元件本体、字符丝印。

1、元件本体：采用统计建模图像比对方式进行检测。

2、丝印字符：采用OCV字符校验技术进行检测。

3、焊盘部分：采用OCV字符校验技术进行检测。

2.1图像对比是如何知道结果的？

图像对比是以数字信号为基础，通过数学方式计算得来。任何一副图片都经过图像采集卡进行了数字转化，下图中每个方格便是对应的像素值，通过标准图片的值与待测图片的值比较，在规定的范围内便OK，超过则视为NG。

2.2ALeader AOI统计建模的原理是什么？

统计建模是通过统计一系列OK图像的样本，最终生成了图片的基本信息模板和参数标准的模板，在统计建模的过程中基本解决三个问题：待测物体大概像什么？装配过程中会发生什么变化？它会变化到什么程度?

2.3 OCV字符检验技术

使用OCV字符校验技术对电阻、三极管、二极管、IC、BGA的丝印检验，不需要进行学习，自动识别其轮廓的相似度。以字符“8”为例，首先对图片进行滤除红色灰度化，再调整亮度与对比度，图片相对处理较清晰时进行二值化闭合运算，再对图形进行SOBEL边缘检测，将图形的毛刺及边缘做处理，最后通过一种数学拟合的方法，将边缘圆形转化为二维三次函数将圆形的特征用参数a、b、c、d、e、f、g、h、i、j表示。数学拟合可通过下式等到：ax3+by3+cx2y+dxy2+ex2+fy2+gxy+hx+iy+j=0

2.4短路检测（垂直通路投影技术）

检测短路（两个焊点间的锡膏桥接），可以通过图像对比的方式实现，且效果不错，但误判较高，实验证明采用垂直投影的方法不用对标准图片进行学习建模，其次有较高的检出率和较低的误判率。

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