AOI的視覺系統選擇

AOI的視覺系統是由相機和光源組成。

1、相機的選擇

AOI的相機按攝取圖像的模式分為面陣相機和線陣相機。面陣相機是采用拍攝一幅一幅的圖片的方式取像;線陣相機是逐行掃描方式取像，面陣相機的優點是圖像的還原性較好，打光的角度容易調整，容易得到較清晰的圖像，因而市面上的AOI絕大多數廠商使用這類相機。線陣相機的圖像還原性較差，打光的角度難以調整，是目前誤判率最高的AOI，采用這類相機的唯一優點是檢測的速度相對快一點，但檢測小板時，它的檢測速度又要相對慢一些。因此，對相機的選擇應該最好選擇面陣相機。

面陣相機又分模擬相機和數字相機（CCD）兩類。模擬相機目前在AOI的市面上應用最多，因為模擬相機在對圖像處理時，要經過多次ND、D/A轉換，因而圖像容易失步，從而造成圖像處理障礙，導致誤判，但模擬相機的價格較便宜。大量使用數字相機是AOI發展的必然趨勢，數字相機最大優點在于圖像的還原性好，便于軟件對圖像的分析和處理，但價格較高。

判別模擬相機和數字相機的主要方法是：看這一相機在對圖像采集時是否需要圖像采集卡。需要圖像采集卡的相機是模擬相機，另外，模擬相機的外形尺寸也比數字相機大得多。

2、光源的選擇

光源是AOI的眼睛，光源的好壞是決定AOI檢測能力強弱的第一步。現流行的AOI一般光源分為普通熒光燈和同軸光源兩種。使用普通熒光燈光源的AOI一般采用線陣相機，這類AOI目前在被逐步淘汰。

同軸光源又分彩色同軸光源和單色同軸光源。相對而言，彩色同軸光源要好一些，因為采用彩色同軸光源所得到的圖像比較逼真。

同軸光源還可分為塔狀同軸光源和碗狀同軸光源。相對而言碗狀同軸光源的光線較柔和均勻一些，因而不會產生暈光現象。

AOI的機械系統選擇

AOI的機械系統是由電動機和傳動裝置構成。

1、電動機的選擇

AOI目前使用的電動機分線性電動機、伺服電動機和步進電動機3種，市面上以伺服電動機和步進電動機為主。

線性電動機精確度高，但價格昂貴。伺服電動機的精確度僅次于線性電動機。步進電動機的精確度較低，但價格十分便宜，采用步進電機作為驅動裝置的AOI，檢測的質量是不可信的，但打價格戰不是有效的方法！因此對電動機的選擇要按性價比來進行考量的話，應選擇伺服電動機作為驅動裝置的AOI。

2、傳動裝置的選擇

用伺服電動機作為AOI的傳動裝置一般由絲桿和導軌組成。好的絲桿的精度較高，能滿足AOI檢測的精度要求。

AOI的軟件系統選擇

軟件系統是AOI的靈魂。軟件算法的優劣直接影響檢測效果。軟件考量的標準大至有以下幾點：

1、軟件的開發環境

軟件的開發環境對AOI程序控制非常重要。根據實際工作經驗來看，用VC++語言開發的AOI應用軟件，程序穩定可靠，其它語言開發的應用程序，其穩定性要差很多。

2、軟件的運算法則

AOI軟件運算法則很多，有灰度相關法（又叫灰度提取法）、邊緣識別法、固態建模法、統計外形建模法等。

灰度相關法的缺點在于受光線的明暗度的影響較大，容易產生誤判。但隨著光源設計的日益完善，這一影響現較小。

邊緣識別法的缺點在于被檢測物的邊緣往往不是一條標準的直線，只有通過降低像元尺寸來達到提高檢測效果的目的，但其效果也不十分理想。

固態建模法是將幾個二維圖像合并成一個三維圖像。但拼接的部分往往出現重疊，因而對軟件分析會造成干擾，從而影響檢測效果。

統計外形建模法是采用學習統計的方法，從而發現被檢物的規律，來建立一個標準的數學模型，借以實現其檢測的目的。這種方法的缺點在于在統計學習過程中，人的干擾因素太多，因而存在一定的不確定因素，從而影響檢測的質量。

總之AOI軟件的運算法則是多種多樣的，每一種法則既有優點也有缺點，關鍵看檢測效果。

3、軟件的穩定性

軟件的穩定性是AOI的核心。軟件的穩定性包括：檢測時會不會發生死機;檢測框是否會發生不明真相的偏移：檢測時是否發生系統崩潰;檢測過程中系統是否會出文件丟失：隨著檢測時間越長，誤判是否會相應增多等，這些都有是軟件不穩的重要標志。

檢測AOI程序是否穩定的最簡單而又有效的方法是：將一塊問題PCBA板反復檢測，看每次檢測出的NG數的振幅是否過大，其一致性是否良好，也就是AOI的可重復性是多少，一般來講AOI的可重復性越高，AOI的軟件分析處理能力也就越強，軟件的穩定性也就越高。

可重復性是判斷AOI軟件優劣的重要指標。現市面上流行的AOI的可重復性在20%-30%之間，也就是說將一塊問題PCBA板進行100次的反復檢測，最好的AOI同一個NG數出現20—30次，其它NG數均表現為無規律的振蕩。

4、軟件操作的便利性

軟件操作的便利性分為制程的便利性和人工確定的便利性。好的AOI軟件系統，它的制程相當人性化，且易學、易用。現市面上的AOI的制程分調試型和學習型兩種。

調試型：這類AOI在程序編制完成后，要將已做好的程序進行必要的調試后方能進行正常的檢測運行，這一調試過程少則五六個小時，多則幾天，甚至幾十天，只有待程序相對穩定后，才能投入正常的運行，這類AOI的致命弱點在于調試的參數很難確定，很難找到一個理想的標準值，表現的特征為：參數值如果放得太寬，就會產生漏判;參數值如果放得過嚴，就會造成誤判的大幅攀升，讓操作員無法接受。檢測效率較低。目前國外的AOI多屬于這一類型。

學習型：這類AOI在程序編制完成后，要進行一段時間的學習預測，這樣讓程序自動地尋找待測物的變化規律，從而建立待測物的標準數學模型，這一過程往往需要20塊以上的PCBA板進行學習建庫，這一過程也需要2個小時以上才能完成，這類AOI的致命弱點是在學習過程中，如果將有缺陷的待測物一旦被學習到程序里，那么該類待測物的缺陷將被視為良品，從而無法檢出。國產AOI屬于這一類型。

無論是調試型的AOI，還是學習型的AOI，它們有一個共同的缺陷即正確與錯誤之間是非常接近的，也是很難調整的。因此它們的程序也很難穩定。

AOI的功能選擇

目前AOI的功能一般都比較全，也沒有多大的差別。下面就一些常見的功用作一些簡要的說明。

1、分辨率的選擇：AOI的分辨率應以像元的尺寸大小作為判別的條件，也就是空間分辨率來衡量。像素的大小不是判別AOI檢出能力的標準，準確地講像素大，是決定單位面積像元尺寸大小的因素。如果單位面積不同，像素再高也沒有可比性。

2、特殊功能的選擇：如果你要對多連板的PCBA進行檢測，就一定要選擇有跳板功能的AOI，也就是有區域選擇功能的AOI。如果你將AOI用作質量的過程控制，那么，你在選擇AOI時，一定要選擇具有RPC功能的AOI，也就是具有實時工藝過程控制的AOI。

3、CAD的選擇：現在大多數AOI都有CAD數據導入功能，但這一功能的使用，對器件較少的PCBA板的使用效率不是很好，而對元器件較多的PCBA板的使用則能起到事半功倍的效果。

4、SPC的選擇：SPC是過程統計控制。統計控制沒有實時工藝控制（RPC）重要，RPC不但能進行實時的統計分析，還可以進行預警，這樣能使生產線長期保持正常工作狀態。

5、可重復性、誤判率和漏判率的選擇：

可重復性越高的AOI，其性能越穩定，但由于AOI技術還不十分成熟，市面上AOI的可重復性一般為20%-30%。

誤判率是越低越好，最好的AOI的誤判率只有0.5%左右（按點算）。

漏判率也是越低越好，最好的AOI的漏判別率只有0.5%左右（按不良點算）。

由以上論述不難看出，一臺性價比較優的AOI必須具備以下條件：

①AOI相機要是真正的面陣數字相機（CCD），這種相機不需要圖像采集卡;

②AOI光源最好是同軸碗狀光源;

③AOI機械系統最好是伺服電動機為驅動，用絲桿和導軌為傳動;

④AOI軟件系統的開發語言最好為VC++;

⑤AOI軟件的可重復性要高;

⑥AOI軟件的可操作性要人性化;

⑦AOI誤判率和漏判率要低;

⑧AOI檢測功能要全;

⑨AOI要能與RPC實時工藝控制軟件進行對接。