AI視覺在很大程度上提升了測量目標的準確性，人眼分辨識別的能力往往有限，對于極其微小的外觀缺陷識別檢測上具有一定的難度，甚至無法實現(xiàn)，但是這些不足，AI視覺都可以彌補，比如它對于微米級的缺陷目標檢測可一步到位。人眼識別的速度與機器的速度對比也有很大的區(qū)別，人眼的識別能力使得它識別的速度被限定，AI視覺系統(tǒng)通過它強悍的機構驅(qū)動，快速移動掃描，搭載高精密相機，以及硬件涉施，閃速抓拍，能夠完成精確快速的識別。 AOI技術可以通過使用大數(shù)據(jù)分析和預測模型來預測電子制造過程中的問題。福建3dAOI光學檢測

AOI的工作方式與SMT當中SPI和印刷機中使用的視覺系統(tǒng)相同，通常使用設計規(guī)則檢查(DRC)和模式識別。DRC方法根據(jù)一些給定的規(guī)則檢查電路圖形(所有的線應該在焊點處結束，所有的引線應該至少，所有的引線應該至少，等等)。該方法能從算法上保證待測電路的正確性，且具有制作簡單、算法邏輯簡單、處理速度快、程序編輯量小、數(shù)據(jù)占用空間小等特點，因此被很多人采用。但該方法確定邊界的能力較差。圖形識別方法是將存儲的數(shù)字圖像與實際圖像進行比較。根據(jù)完整的印刷電路板或根據(jù)模型建立的檢驗文件進行檢驗，或根據(jù)計算機軸輔助設計中編制的檢驗程序進行檢驗。其準確性取決于所采用的發(fā)牌率和檢驗程序，一般與電子測試系統(tǒng)相同，但采集的數(shù)據(jù)量大，對數(shù)據(jù)的實時處理要求較高。模式識別方法利用實際設計數(shù)據(jù)代替DRC中已建立的設計原則，具有明顯的優(yōu)勢。 深圳AOI檢測設備離線AOI能夠自動識別電路板上的不良焊盤、燒焊等問題。

AI視覺幾乎涵蓋各行各業(yè)，且存在或隱藏于生活中常見的各類實體、場景中。比如：流量檢測、物品的外包裝檢測、紙品質(zhì)量檢驗、各類金屬零部件的瑕疵檢測、質(zhì)量檢驗等等，以及在人工智能智造領域中，也不少見AI視覺的身影，比如無人制衣、視覺機器人等。就現(xiàn)實意義而言，AI視覺技術為現(xiàn)代企業(yè)贏得了更高的利益及產(chǎn)業(yè)開發(fā)、上升的空間。一方面，視覺技術可滿足各類商品的檢測需求，及時地排查各類缺陷，從而避免了不合格產(chǎn)品的外流，生產(chǎn)效率提升帶動了利潤的上升；另一方面，視覺檢測技術為公司的研發(fā)注入了一種新的活力或是支撐。

AOI的工作原理與貼片機、焊錫膏印刷機所用的光學視覺系統(tǒng)的原理相同，基本有設計規(guī)則檢測(DRC)和圖形識別兩種方法。AOI通過光源對PCB進行照射，用光學鏡頭將PCB的反射光采集進計算機，通過計算機軟件對包含PCB信息的色彩差異或灰度比進行分析處理，從而判斷PCB上焊錫膏印刷、元器件放置、焊點焊接質(zhì)量等情況，可以完成的檢查項目一般包括元器件缺漏檢查、元器件識別、SMD方向檢查、焊點檢查、引線檢查、反接檢查等。在記錄缺陷類型和特征的同時通過顯示器把缺陷顯示/標示出來，向操作者發(fā)出信號，或者觸發(fā)執(zhí)行機構自動取下不良部件送回返修系統(tǒng)。AOl系統(tǒng)還能對缺陷進行分析和統(tǒng)計，為調(diào)整制造過程的工藝參數(shù)提供依據(jù)。現(xiàn)在的AOI系統(tǒng)采用了高級的視覺系統(tǒng)、新型的給光方式、高放大倍數(shù)和復雜的算法，從而能夠以高測試速度獲得高缺陷捕捉率。該產(chǎn)品具有高度的可定制性，可以根據(jù)客戶需求進行定制。

AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。因AOI檢測主要應用于PCB、半導體及FPD等電子元器件生產(chǎn)過程中的檢測環(huán)節(jié)，幾乎每一個電子元器件都需要進行瑕疵檢測，因此這些電子元器件的產(chǎn)量與AOI檢測的應用結構息息相關。因此，AOI檢測行業(yè)應用需求結構主要通過PCB、半導體和FPD的產(chǎn)量比例來進行測算得到。經(jīng)初步測算，PCB是目前我國主要的AOI應用領域，大概占AOI檢測總規(guī)模的。對于產(chǎn)品檢測來說，利用AOI技術能夠有效提升產(chǎn)品檢測分析的準確性和完整性。隨著電子制造產(chǎn)業(yè)鏈的進一步整合，檢測市場將不斷擴容，AOI技術在終端應用將持續(xù)得到突破，應用領域拓展將為AOI檢測服務和設備的需求增長增添動力，市場規(guī)模存在較大成長空間。AOI智能算法的應用使得器件搜索更加準確和快速。廣東aoi配件

AOI的設計考慮了產(chǎn)線員工的實際需求。福建3dAOI光學檢測

AOI的設備構成AOI檢測的工作邏輯可以分為圖像采集階段（光學掃描和數(shù)據(jù)收集），數(shù)據(jù)處理階段（數(shù)據(jù)分類與轉換），圖像分析段（特征提取與模板比對）和缺陷報告階段這四個階段（缺陷大小類型分類等）為了支持和實現(xiàn)AOI檢測的上述四個功能，AOI設備的硬件系統(tǒng)包括了工作平臺，成像系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)四個部分，是一個集成了機械，自動化，光學和軟件等多學科的自動化設備，AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉化攝影系統(tǒng)，照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分因為攝影得到的圖像被用于與模板做對比，所以獲取的圖像信息準確性對于檢測結果非常重要，可以想象一下，如果圖像采集器看不清楚或看不到被檢測物體的特征點，那么也就無法談到準確的檢出。 福建3dAOI光學檢測