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什么是AOI圖像分析技術(shù)？

AOI技術(shù)向智能化方向發(fā)展是SMT發(fā)展帶來的必然要求。

在SMT的微型化、高密度化、快速組裝化、品種多樣化發(fā)展特征下，檢測信息量大而復(fù)雜，無論是在檢測反饋實時性方面，還是在分析、診斷的正確性方面，依賴人工對AOI獲取的質(zhì)量信息進(jìn)行分析、診斷幾乎已經(jīng)不可能，代替人工進(jìn)行自動分析、診斷的智能AOI技術(shù)成為發(fā)展的必然。

　　對各種缺陷的特征提取和缺陷識別與分類進(jìn)行研究;針對高密度PCB視覺檢測系統(tǒng)中要檢測的缺陷細(xì)小，缺陷的種類繁多，特征不易確定等問題，對于各種不同缺陷的特征提取技術(shù)和各種分類方式進(jìn)行研究，采用機器學(xué)習(xí)的方法，設(shè)計不同的分類器，并對不同分類器的分類效果和誤差進(jìn)行比較和分析，采用優(yōu)化的分類器可以實現(xiàn)對缺陷的快速檢出和準(zhǔn)確分類，并盡可能地提高分類器的智能化水平。

隨著計算機的快速發(fā)展，AOI也采用了目前許多成熟的圖像分析技術(shù)，包括模板匹配法(或自動對比)、邊緣檢測法、特征提取法(二值圖)、灰度直方圖法、傅里葉分析法、光學(xué)特征識別法等，每個技術(shù)都有優(yōu)勢和局限。

　　模板比較法通過獲得物體圖像，如片狀電容或QFP，并用該信息產(chǎn)生一個剛性的基于像素的模板。在檢測位置的附近，傳感器找出相同的物體。當(dāng)相關(guān)區(qū)域中所有點進(jìn)行評估之后，找出模板與圖像之間有最小差別的位置停止搜尋。AOI系統(tǒng)為每個要檢查的物體產(chǎn)生這種模板，通過在不同位置使用相應(yīng)模板，建立對整個板的檢查程序，來查找所有要求的元件。

　　但是由于元件檢測圖像很少完全匹配模板，所以用兩種方法來解決這個問題：

①可以用一定數(shù)量的容許誤差來確認(rèn)匹配的，如果模板太僵硬，可能產(chǎn)生對元件的“誤報”;如果模板松散到接受大范圍的可能變量，也會導(dǎo)致“漏報”。

②可以根據(jù)同類的眾多良品進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)模板的計算，或者叫“特征元件”，這樣可以最大限度提取該類元件的共性特征，從而降低誤報率。