1樓：
樓主的問題是要將問題深入淺出，而不是堆砌專業人士才能看懂的專業詞彙。
aoi=automatic optical inspection就是自動光學檢測儀。主要是用來在通電前檢查pcb焊接焊點質量的。
在有這個東東之前，包括現在買不起這種裝置的廠裡，檢測工作是靠人工，就是靠人眼看，這當然是又累又不討好。其過程是：工人根據自己經驗（或被培訓知道pcb的良品規格），用肉眼觀察每個焊點，並判斷焊點是否合格並分揀。
有了aoi，這個工作就由機器完成。這裡機器=人，透鏡和ccd=人的眼睛，機器裡的程式和資料=工人學習的知識和經驗，它自動掃瞄每個焊點，跟預先由我們存入的可接受的規格比較，發現某個焊點就報警告訴工人修理。這樣就大大減輕了工人檢查負擔，提高了準確性。
2樓：匿名使用者
1 引言
在激烈的市場競爭中，電子產品製造廠商必須確保產品的質量，為了保證產品的質量，在產品製造過程中對各個生產環節半成品或成品進行質量監測尤為重要，隨著表面組裝技術（smt）中使用的印製電路板線路圖形精細化、smd元件微型化及smt元件高密度組裝、快速組裝的發展趨勢，採用目檢或人工光學檢測的方式檢測已不能適應，自動光學檢測（aoi）技術作為質量檢測的技術手段已是大勢所趨。
2 aoi工作原理
smt中應用aoi技術的形式多種多樣，但其基本原理是相同的（如圖1所示），即用光學手段獲取被測物圖形，一般通過一感測器（攝像機）獲得檢測物的照明影象並數位化，然後以某種方法進行比較、分析、檢驗和判斷，相當於將人工目視檢測自動化、智慧型化。
2.1 分析演算法
不同aoi軟、硬體設計各有特點，總體來看，其分析、判斷演算法可分為2種，即設計規則檢驗（drc）和圖形識別檢驗。
（1） drc法是按照一些給定的規則檢測圖形。如以所有連線應以焊點為端點，所有引線寬度、間隔不小於某一規定值等規則檢測pcb電路圖形。圖2是一種基於該方法的焊膏橋連檢測影象，在提取pcb上焊膏的數字影象後，根據其焊盤間隔區域中焊膏形態來判斷其是否為橋連，如果按某一敏感度測得的焊膏外形逾越了預設警戒線，即被認定為橋連[1]，drc方法具有可以從演算法上保證被檢驗的圖形的正確性，相應的aoi系統製造容易，演算法邏輯容易實現高速處理，程式編輯量小，資料占用空間小等特點，但該方法確定邊界能力較差，往往需要設計特定方法來確定邊界位置。
（2）圖形識別法是將aoi系統中儲存的數位化圖形與實驗檢測影象比較，從而獲得檢測結果，如檢測pcb電路時，首先按照一塊完好的pcb或根據計算機輔助設計模型建立起檢測檔案（標準數位化影象）與檢測檔案（實際數位化影象）進行比較，圖3為採用該原理對組裝後的pcb進行的質量檢測，這種方式的檢測精度取決於標準影象、分辨力和所用檢測程式，可取得較高的檢測精度，但具有採集資料量大，資料實時處理要求高等特點，由於圖形識別法用設計資料代替drc中的設計原則，具有明顯的使用優越性。
2.2 圖象識別
（1）影象分析技術，隨著計算機的快速發展，目前有許多成熟的影象分析技術，包括模板匹配法（或自動對比）、邊緣檢測法、特徵提取法（二值圖）、灰度直方圖法、傅利葉分析法、光學特徵識別法等，每個技術都有優勢和侷限。模板比較法通過獲得一物體影象，如片狀電容或qfp，並用該資訊產生乙個剛性的基於象素的模板，在檢測位置的附近，感測器找出相同的物體，當相關區域中所有點進行評估之後，找出模板與影象之間有最小差別的位置停止搜尋，系統為每個要檢查的物體產生這種模板，通過在不同位置使用相應模組，建立對整個板的檢查程式，來檢查所有要求的元件。
由於元件檢測影象很少完全匹配模板，所以模板是用一定數量的容許誤差來確認匹配的，如果模板太僵硬，可能產生對元件的"誤報"；如果模板鬆散到接受大範圍的可能變數，也會導致誤報。
（2）運算法則。幾種流行的影象分析技術結合在乙個"處方"內，希望乙個運算法則，特別適合於特殊元件型別，在有許多元件的複雜板上，可能形成眾多的不同運算法則，要求工程師在需要改變或調整時做大量的重新程式設計。例如當乙個**商修改乙個標準元件時，對該元件的運演算法就可能需要調整，新的變化出現，使用者必須調整或"扭轉"運算法則來接納所有可能的變化，例如乙個0805片式電容，可以分類為具有一定尺寸和矩形形狀、兩條亮邊中間包圍較黑色的區域，然後這個外部簡單的元件外形可能變化很大，傳統的、基於運算法則的aoi方法經常太過嚴格，以至於不能接納對比度、尺寸、形狀和陰影合理的變化，甚至不重要的元件也可能難以可靠地查詢和檢查，造成有元件而系統不能發現的"錯誤拒絕"。
還有就是由於可接受與不可接受影象的差別細小，運算法則不能區分，引起"錯誤接收"，真正缺陷不能發現，為了解決一些問題，使用者在影象分析領域中要有適當的知識，其次是傳統的aoi要不斷廣泛地再程式設計，調整aoi方法以接納合理的變化，對乙個新版設計或優化乙個檢查程式時，可能花上1-2天，甚至幾周作細小的扭轉。
（3）統計建模技術。為克服傳統圖象處理方法的缺點，aoi採用自調性的軟體技術，其設計將使用者從運算法則的複雜性中分開，通過顯示一系列要確認為物體的例子，使用一種數學技術，即統計外形建模技術（sam）來自動計算怎樣識別合理的影象變化，不同於基於運算法則的方法，sam使用自調性、基於知識的軟體來計算變數。這樣可減少程式設計時間，消除每天的調整，而且誤報率比現有的aoi方法低10-20倍。
（4）柔性化技術，傳統的aoi系統主要依靠識別元件邊緣來達到準確和可重複性測量，一旦邊緣找到，通常利用這些邊緣的對稱模型產生元件在板表面的座標，但是用視覺技術很難找到邊緣，因為元件邊緣不是完全直線，用一條直線去配合這種邊緣的企圖都是有問題的，此外，邊緣傾向於黑色背景上的黑色區域，要準確地確認就會產生象素噪音變數，因為象素不能足夠小，否則容易產生一些象素分割的影響。基於邊緣識別的方法，乙個好的視覺系統常會產生標準偏差大約為1-/10象素的可重複性，而sam技術能提供標準偏差相當於1/20象素的可重複性元件。元件位置上的總變數小於1個象素的各3/10，因此要匹配到3個元件時，應改進精度和可重複性。
檢查個1特定元件型別時，sam是內在靈活的，當吻合1個外形大不相同的合法元件時，它會在x和y軸上移動，企圖通過位置調節達到最佳吻合，當用一適當的sam模型吻合元件時，只允許實際上可發生的那些外形，而不要妥協x和y的位置，比如某些可允許的元件顏色變數是由於遮蔽或過渡**臨近較大元件所引起的，傳統運算法則是不可能接納的，但由於sam計算出所允許的影象變更，使用者無需依靠大量程式設計的運算法則或**商**的運算法則庫就可以接納。
（5）立體視覺成像技術。傳統aoi系統不能完全接納pcb外形，是由於區域性彎曲產生的自然三維變化，現有aoi系統通常使用遠心透鏡來從光學上去掉視差與透視的效果，因為高度上的透視效果被去掉，在影象邊緣上的物體看上去與中間的物體在同一平面。這消除了光學視差錯誤，但是應該跟隨板表面弧形的點與點之間的測量成為跨過平面弦的直線距離，造成重要的測量誤差且自動去掉有關板表面形狀的有價值資訊。
通過將sam技術與兩排攝像機的立體視覺安排相結合，此aoi系統可測量和接納物體與表面高度，而結果在數學上呈現平直pcb，呈一定角度的攝像機提供物體的兩個透視，然後計算pcb的高度圖形和三維表面拓撲圖形，在板上任何元件的精確位置也通過計入其在板表面的高度來進行計算，工作時aoi裝置使用一標準板傳送帶在攝像機下面按刻度移動pcb通過攝像機排列，將影象的立體象對排列構成一副照相鑲嵌圖，然後對此照相鑲嵌圖進行合成變平或實時分析，sam技術與立體視覺成像技術的結合具有高的精度和可重複性，可用於重要元件確認和pcb檢查。
aoi自動光學檢測是做什麼的
1 一般aoi可以檢測的專案包括 元件的缺件 多件 錯件 便宜 側立 立碑 反貼 極反 換件 ic引腳彎曲,文字識別。2 自動光學檢查 aoi,automated optical inspection 為工業自動化有效的檢測方法，使用機器視覺做為檢測標準技術，大量應用於lcd tft 電晶體與pcb...
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