AOI检测的指标检出率稳定性误判率

前言AOI全名称为全自动光学检测设备，他的主要作用是代替人工查找PCB的各种外观缺陷，能够起到高效、准确、省时、节约成本等作用。

神州视觉科技阿立得品牌AOI是国内首家从事AOI研发、生产、销售及售后服务为一体的综合性AOI制造产家，产品已遍及全国各个省市自治区，远销欧美、日本、中AOI全名称为全自动光学检测设备东以及澳大利亚，神州视觉科技阿立得品牌AOI的基本原理是：在光学原理的基础上，采用统计建模原理，通过图像比对，排除OK图样，剔选出错误图片。

从而达到检测错误的能力。

我们在镜电为：1、要求快速达到检测。

此方法选全部学习和限量100来完成，能够学习五六块板即可达到检测，但是这就要求PCB板品质本身很好，错误很少，学习的时候没学习错误。

2、要求程序稳定。

误判一直保持在同一水平，检出率稳定。

此方法适用于大部分的PCB产品，对产品本身要求不高，只要求程序在测试过程中能够稳定，不容易发生误判一下猛增。

此方法就是本教程所重点介绍的方法。

3、要求检出率高，误判低。

这种方法采用的是一直错误暂停的模式进行学习调试，需要大量的时间对程序中的标准进行一个一个学习修改，需要调试的PCB板也用得很多，这种方法主要针对于错误大量而且极不稳定，PCB质量很差才使用这种方法，但是他的优点在于，每一个点都是经过人工确认后学习，大量派生标准核对，一旦学习足够，程序相当稳定，检出率非常高。

在程序编写中，我们会面对很多不同种类的电子原器件，有很多原器件可能你从来没有碰到过，有时不知如何下手，在AOI可以总结为四种框，丝印框、短路框、本体框、焊点框。

不管哪一种原件必由这四种框中一部分或全部组合而成，我们只需要掌握好这四种框的正确画法，所有的元件都可以组合起来检测。

针对调试部分，方法很多，这么多调试方法怎么得来的呢，又如何去理解这些方法呢？其实调试很简单，只要掌握好四种调试模式，批量学习模式、错误暂停模式、自动定位模式、测试模式。

再针对不同的情况加以组合，就形成了不同的调试方法。

AOI检测的指标检出率稳定性误判率一、检出率（Detection Rate）检出率是指AOI检测系统正确地检测和识别缺陷和错误的能力。

缺陷和错误包括焊接问题、元件偏移、引脚断裂等。

检出率可以衡量AOI检测系统的准确性和敏感性，对于保证产品质量至关重要。

AOI检测系统的检出率与多个因素有关。

首先，检测算法的设计和优化对于提高检出率至关重要。

高效的算法可以准确地识别缺陷和错误，避免漏检和误判。

其次，光学设备的质量和性能对于检出率的稳定性也有重要影响。

高分辨率的摄像头和优质的光源可以提高检测系统对细微缺陷的识别能力。

此外，正确的光照和相机设置、良好的图像处理和分析算法也是提高检出率的关键。

为了评估AOI检测系统的检出率，可以使用一组已知有缺陷的样品进行测试。

比较检测结果与样品中实际缺陷的一致性，即可得到检出率。

在实际应用中，可以定期检查AOI检测系统的检出率，并根据结果进行调整和优化。

二、稳定性（Stability）稳定性是指AOI检测系统在长时间运行中的性能稳定性和一致性。

稳定性可以通过记录系统在长时间运行过程中的检测结果来评估。

如果检测结果保持一致而无明显变化，那么可以认为系统具有良好的稳定性。

稳定性也受多个因素影响。

首先，光源和摄像头的稳定性是保持系统稳定性的关键。

任何光源或摄像头的波动或变化都可能导致检测结果的不稳定性。

其次，环境因素的变化也可能影响系统的稳定性，例如温度和湿度的变化可能导致光源和摄像头的性能变化。

为了保证AOI检测系统的稳定性，可以采取以下措施。

首先，定期检查和维护光源和摄像头，确保它们的性能和稳定性。

其次，确保工作环境的稳定性，例如控制温湿度变化，避免对检测系统造成干扰。

最后，进行定期的系统校准和优化，以确保系统的一致性和可靠性。

三、误判率（False Rejection Rate）误判率是指AOI检测系统错误地拒绝正常产品的比例。

误判率一般取决于设定的阈值。

阈值过高会导致正常产品被错误地判定为有缺陷，从而增加误判率。

元件类型检查项目算法内容说明检查范围（pixel）10--30宽度 （%）40%--60%长度 （pixel）3--8AOI检查参数规范面积 （%）60--100从焊盘末端起，在检查区域内检查到的颜色面积大于等于设定值，为OK.浸润1，焊盘整体，（抽取亮度155--255）从焊盘四边向内排除百分比区域，中间为检查区域，元件部分不作计算，当面积大于或等于设定值时为NG.除外区域（%）面积 （%）0--3020--50检查区域（%）0--30算法在整个焊盘内除外区域不计，检查设定亮度的面积大于或等于设定值，为NG.焊锡量设定参考3，焊盘末端，抽取红色（20--170）假焊面积 （%）20--500--302，焊盘中央，抽取红色（20--170）成形角检查（抽取焊锡蓝色）在元件电极前端检查范围内，检查焊锡颜色达到宽度的百分比，并且连续达到设定长度。

除外区域（%）宽度100%检查范围100%除外区域100%100%检查区域纵向（划分区域）1--10横向 （划分区域）1--10各区域一直（%）60--100判定值 （%）65--100焊锡周围区域除外（%）0--30面积（%）1--60重心（%）1--30CHIP从焊盘周围向内排除区域，检查中间部分（重心偏离小于或等于设定值）出现红色面积小于或等于设定值为OK文字检查错件（表面文字）1，焊盘中央（抽取红色）10--170，亮度120--2552，焊盘周围（抽取焊锡蓝色）0--170，亮度30--255贴装缺件/偏移/错件在检查框内，横向纵向划分为设定个区域，对比各个区域一致性，达到最终判定值为OK.面积（%）重心（%）1--351--60检查焊盘周围元件一侧（重心范围内）如果焊锡颜色大于或等于设定值为NG.缺件焊锡检查（两项同时NG,为缺件。

抽取PCB基板颜色面积 （%）0-35在检查框内PCB颜色小于或等于设定值为OK。

抽取元件本体颜色面积 （%）65-100在检查框内PCB颜色大于或等于设定值为OK。

AOI检测的指标检出率稳定性误判率一、快，AOI快速检测的条件是什么?AOI的检测速度分为两个阶段，1、拍摄图像;2、处理图像;因为相机的FOV有限，所以就必须通过移动X\Y平台来拍摄完整个PCB的图像，在X\Y平台的运动过程当中又要考虑摄像机什么时候开始移动、移动到什么位子、什么时候开始拍照，什么时候开始进行图像处理和分析等等，也就是说：AOI的检测速度必须协调软硬件同时工作，这里就牵涉到AOI 使用什么样的伺服系统、使用什么样的相机、使用什么样的丝杆、其核心算法又是什么?我们计算AOI的检测速度是要从进板到出板的整个时间，而不是单单从AOI本身提供的速度作为依据，因为有很多AOI的检测速度只记录了拍摄时间或者只记录了处理时间，以此使大家受蒙蔽。

二、准，AOI的准指的是有较高的检出率和较低的误判率。

也就是说AOI相当于一架天枰，必须准确的衡量误判和检出率。

AOI的准确判断跟软硬件都有密不可分的关系，当然最主要的是软件的核心算法，目前AOI种类繁多，算法也各不相同，有使用该边缘检测、法则判断、矢量分析、模板比较和统计建模等等，虽然不能一言定论孰优孰劣，但从实际应用比较中可以知道，统计建模更加灵活、操作更加简单，基于数学运算方式更加准确。

统计建模必将是未来AOI发展的一个趋势。

初次之外，硬件的要求也是相对比较严格的，比如说相机，相机是AOI眼睛，一个好的相机固然能够捕捉到优质的图像，这里不得不提到一个像素的问题，经常有朋友问AOI的像素是多少，大家以为像素越高其检测效果就更高好，更准确，其实不然，为什么呢?首先得明白几个基本概念：相机像素、相机的分辨率和拍摄范围FOV。

相机像素是指这个相机总共有多少个感光晶片，通常用万个为单位表示，以矩阵排列，例如3百万像素、2百万像素、百万像素、40万像素。

百万像素相机的像素矩阵为W*H=1000*1000.相机分辨率，指一个像素表示实际物体的大小，用um*um表示，AOI常用的分辨率有30um,25um,20um,18um,15um等。

AOI程式制作判定标准一、AOI 的检测原理1、光線原理AOI是利用數碼成像對比和亮度分佈對比來檢測貼片元件的。

首先來談談光，沒有光線，AOI也無從談起。

在日常生活中，我們談到光線都是相對的，在我們的腦海中並不會存在固定的印象，什麼樣的光線是多亮，但AOI不行，它必須規定什麼樣的光是多亮，所以它是靠數值來定光的。

AOI的光從“0~255”，0表示“暗”，255表示“亮”，數值每加1，光的亮度就亮一點，就像數碼彩顯調光一樣。

當你把光線定為“128”，那麼它就顯現出一種固定的亮度，並不是隨機產生或者隨時變化的。

其次，在一定的光線條件下，AOI通過影像對比來實現檢測，何為影像對比？舉個例子，拿兩個人的照片來看，當這兩人是雙胞胎時，你會覺得他們長得是比較像的；當這兩人沒有任何血緣關係時，你會覺得他們長相沒有多少相似的地方。

AOI正是通過照片對比去檢測現在物體的照片與以前儲存物體的照片的相似程度；而且它必須通過數值來反映，所以AOI中定義這個相似度值從“0~100”；“0”表示一點都不像，“100”表示一模一樣，數值每加1表示更加相像一點，類似于光線增加一點。

2、TR-7100 AOI對各種缺陷檢測的原理a．缺件（側立、墓碑、錯件、極反）在TR-7100程式中，我們通過元件本體的影像對比，通過用分數來限定其影像可變化的範圍。

拿缺件來說，當檢測位置的元件不在了，它現在所拍到的照片與原來元件在時的照片對比，它的相似度會很低。

為什麼呢？舉個例子，給你兩張照片，一張照片上有一張桌子和一個人，另一張照片上只有一張相同的桌子，問你這兩張照片像不像。

當然你會說不像，一張照片少了一個人怎麼可能相像呢？所以，它們的相似度很低，也就是相似度數值低。

其他缺陷也都是相似度數值達不到正常情況下的數值而被b．位移和歪斜對於這兩種缺陷，TR-7100程式是通過在元件本體的參數設置中限制其搜索範圍和上下、左右以及角度方向可偏移的大小來檢測它們的。

AOI测试系统功能要求本AOI系统为定制新开发设备，根据HBM提供的要求由供应商负责设计和制造，并共同完成调试。

适用于多产品。

技术要求：1.产品规格：产品尺寸为255mm * 120 mm，检查范围约240mm * 100mm。

（如需要配制具则为300mm*150mm。

）2.产品线宽约为30μm，相机需进行清晰拍摄。

3.检测缺陷：开路、短路、锯齿、缺口、针孔、及金属残留。

锯齿和金属残留小于间隔的1/3为合格，大于1/3为不良品；缺口和针孔小于金属线宽度的1/3为合格，大于1/3为不良品。

（部分产品按1/2 或其它要求检验）4.检测速度要求：一张产品检测时间小于15分钟。

（或供方提供）。

为提高速度，可以只检测栅丝区域。

5.具有自动视觉定位功能，和手动产品移动及图像显示及拍摄功能。

6.自动存贮不良品的图片，并能体现相对产品的位置。

7.误判率小于1%。

功能要求：1.可以将标准品的图片按产品料号进行保存。

2.用户可以定义不接收的缺陷尺度。

如：定义大于10微米的锯齿为不良。

定义好后可保存和修改。

（供方需提供可检测的尺寸范围）3.调试模式和工作模式。

调试模式检测到不良品后停下来，点击继续检测后到下一个不良品停止。

调试模式不做标记。

工作模式为自动全检和标记。

4.对不良品打点标记。

不可以有墨水点溅出。

在每一排产品末点一个点以验证墨水有没有干。

5.在屏幕上生成整张产品的框图，与实际产品的大小需一致。

合格品区域显示绿色，不合格品区域显示红色。

点击不合格品区域可以调出图片。

并这些信息可存贮和查看。

6.数据统计功能。

统计一批产品的合格数，不良现象及不合格数，合格率及不良率；也可统计一段时间某种类型产品的不良现象及比例。

7.报表功能。

可以出具报表，包括产品信息，不良信息及产品框图（显示不合格品位置）。

产品信息包括：料号、型号、分类、批号、第几张、图纸号等。

附缺陷图例：开路nick短路缺口金属残留锯齿针孔。