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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(lái)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(cè)信息量大而復(fù)雜，無(wú)論是在檢測(cè)反饋實(shí)時(shí)性方面，還是在分析、診斷的正確性方面，依賴人工對(duì)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(dòng)分析、診斷的智能AOI技術(shù)成為發(fā)展的必然。

　　對(duì)各種缺陷的特征提取和缺陷識(shí)別與分類進(jìn)行研究;針對(duì)高密度PCB視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)中要檢測(cè)的缺陷細(xì)小，缺陷的種類繁多，特征不易確定等問(wèn)題，對(duì)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(jī)器學(xué)習(xí)的方法，設(shè)計(jì)不同的分類器，并對(duì)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(shí)現(xiàn)對(duì)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(jì)算機(jī)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(dòng)對(duì)比)、邊緣檢測(cè)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(shí)別法等，每個(gè)技術(shù)都有優(yōu)勢(shì)和局限。

　　模板比較法通過(guò)獲得物體圖像，如片狀電容或QFP，并用該信息產(chǎn)生一個(gè)剛性的基于像素的模板。在檢測(cè)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(diǎn)進(jìn)行評(píng)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(gè)要檢查的物體產(chǎn)生這種模板，通過(guò)在不同位置使用相應(yīng)模板，建立對(duì)整個(gè)板的檢查程序，來(lái)查找所有要求的元件。

　　但是由于元件檢測(cè)圖像很少完全匹配模板，所以用兩種方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題：

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

②可以根據(jù)同類的眾多良品進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)模板的計(jì)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(bào)率。