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详细内容

AOI光學檢測設備原理及發展趨勢

廠商必須確保產品的質量,為了保證產品的質量,在產品制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)中使用的印制電路板線路圖形精細化、SMD元件微型化及SMT組件高密度組裝、快速組裝的發展趨勢,采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)www.harrystinaja.com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,即用光學手段獲取被測物圖形,一般通過一傳感器(攝像機)獲得檢測物的照明圖像并數字化,然后以某種方法進行比較、分析、檢驗和判斷,相當于將人工目視檢測自動化、智能化。


2.1 分析算法

不同AOI軟、硬件設計各有特點,總體來看,其分析、判斷算法可分為2種,即設計規則檢驗(DRC)和圖形識別檢驗。 字串6

(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、間隔不小于某一規定值等規則檢測PCB電路圖形。圖2是一種基于該方法的焊膏橋連檢測圖像,在提取PCB上焊膏的數字圖像后,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方法具有可以從算法上保證被檢驗的圖形的正確性,相應的AOI系統制造容易,算法邏輯容易實現高速處理,程序編輯量小,數據占用空間小等特點,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系統中存儲的數字化圖形與實驗檢測圖像比較,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文件(標準數字化圖像)與檢測文件(實際數字化圖像)進行比較,圖3為采用該原理對組裝后的PCB進行的質量檢測,這種方式的檢測精度取決于標準圖像、分辨力和所用檢測程序,可取得較高的檢測精度,但具有采集數據量大,數據實時處理要求高等特點,由于圖形識別法用設計數據代替DRC中的設計原則,具有明顯的使用優越性。

 

    計算機的快速發展,目前有許多成熟的圖像分析技術,包括模板匹配法(或自動對比)、邊緣檢測法、特征提取法(二值圖)、灰度直方圖法、傅里葉分析法、光學特征識別法等,每個技術都有優勢和局限。 模板比較法通過獲得一物體圖像,如片狀電容或QFP,并用該信息產生一個剛性的基于象素的模板,在檢測位置的附近,傳感器找出相同的物體,當相關區域中所有點進行評估之后,找出模板與圖像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塊,建立對整個板的檢查程序,來檢查所有要求的元件。

 

    由于元件檢測圖像很少完全匹配模板,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";如果模板松散到接受大范圍的可能變量,也會導致誤報。

(2)運算法則。幾種流行的圖像分析技術結合在一個"處方"內,希望一個運算法則,特別適合于特殊元件類型,在有許多元件的復雜板上,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編程。例如當一個供應商修改一個標準元件時,對該元件的運算法就可能需要調整,新的變化出現,用戶必須調整或"扭轉"運算法則來接納所有可能的變化,例如一個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,然后這個外部簡單的元件外形可能變化很大,傳統的、基于運算法則的AOI方法經常太過嚴格,以至于不能接納對比度、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找和檢查,造成有元件而系統不能發現的"錯誤拒絕"。還有就是由于可接受與不可接受圖像的差別細小,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,用戶在圖像分析領域中要有適當的知識,其次是傳統的AOI要不斷廣泛地再編程,調整AOI方法以接納合理的變化,對一個新版設計或優化一個檢查程序時,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采用自調性的軟件技術,其設計將用戶從運算法則的復雜性中分開,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圖像變化,不同于基于運算法則的方法,SAM使用自調性、基于知識的軟件來計算變量。這樣可減少編程時間,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復性測量,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坐標,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,邊緣傾向于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量,因為象素不能足夠小,否則容易產生一些象素分割的影響。 基于邊緣識別的方法,一個好的視覺系統常會產生標準偏差大約為1-/10象素的可重復性,而SAM技術能提供標準偏差相當于1/20象素的可重復性元件。元件位置上的總變量小于1個象素的各3/10,因此要匹配到3個元件時,應改進精度和可重復性。檢查個1特定元件類型時,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量是由于遮蔽或過渡曝光臨近較大元件所引起的,傳統運算法則是不可能接納的,但由于SAM計算出所允許的圖像變更,使用者無需依靠大量編程的運算法則或供應商供應的運算法則庫就可以接納。 字串6

   (5)立體視覺成像技術。傳統AOI系統不能完全接納PCB外形,是由于局部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,在圖像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信息。

   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,然后計算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設備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,將圖像的立體象對排列構成一副照相鑲嵌圖,然后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復性,可用于重要元件確認和PCB檢查.

在SMT中,AOI技術具有PCB光板檢測,焊膏印刷檢測、元件檢測、焊后組件檢測等功能,在進行不同環節的檢測時,其側重也有所不同。

3.1 PCB檢測

 

 

   早期的PCB生產中,檢測主要由人工目檢配合電檢測來完成的,隨著電子技術的發展,PCB布線密度不斷提高,人工目檢難度增大,誤判率升高,且對檢測者的健康損害更大,電檢測程序編制更加煩瑣,成本更高,并且無法檢測某些類型的缺陷,因此,AOI越來越多地應用于PCB制造中。

   PCB缺陷可大致分為短路(包括基銅短路、細線短路、電鍍斷路、微塵短路、凹坑短路、重復性短路、污漬短路、干膜短路、蝕刻不足短路、鍍層過厚短路、刮擦短路、褶皺短路等),開路(包括重復性開路、刮擦開路、真空開路、缺口開路等)和其他一些可能導致PCB報廢的缺陷(包括蝕刻過度、電鍍燒焦、針孔)[2]。在PCB生產流程中,基板的制作、覆銅有可能產生一些缺陷,但主要缺陷在蝕刻之后產生,AOI一般在蝕刻工序之后進行檢測,主要用來發現其上缺少的部分和多余的部分。 字串4

在PCB檢測中,圖像對比算法應用較多,且以2D檢測為主[3],其主要包括數據處理類(對輸入的數據進行初步處理,過濾小的針孔和殘留銅及不需檢測的孔等),測量類(對輸入的數據進行特征提取,記錄的特征代碼、尺寸和位置并與標準數據進行對比)和拓撲類(用于檢測增加或丟失的特征),圖4為特征提取法示意圖,(a)為標準版和被檢板二值圖,(b)為數學形態分析后的特征圖。 字串9

 

    AOI檢測設備一般可以發現大部分缺陷,存在少量的漏檢問題,不過主要影響其可靠性的還是誤檢問題。PCB加工過程中的粉塵、沾污和一部分材料的反射性差都可能造成虛假報警,因此目前在使用AOI檢測出缺陷后,必須進行人工驗證。的初始環節,也是大部分缺陷的根源所在,大約60%-70%的缺陷出現在印刷階段,如果在生產線的初始環節排除缺陷,可以最大限度地減少損失,降低成本,因此,很多SMT生產線都為印刷環節配備了AOI檢測。
  

     印刷缺陷有很多種,大體上可以分為焊盤上焊膏不足、焊膏過多;大焊盤中間部分焊膏刮擦、小焊盤邊緣部分焊膏拉尖;印刷偏移、橋連及沾污等,形成這些缺陷的原因包括焊膏流變性不良、模板厚度和孔壁加工不當,印刷機參數設定不合理、精度不高、刮刀材質和精度選擇不當、PCB加工不良等,通過AOI可以有效監控焊膏印刷質量,并對缺陷數量和種類進行分析,從而改善印刷制程。

     該系統主要組成部分為攝像機與光纖維x-y工作臺系統,在x-y桌面安裝攝像機,環狀光纖維在x-y方向移動,采集PCB整體的圖像來進行檢測,利用環狀光纖維與環狀反射板將傾斜的光照射到焊膏上,攝像頭從環狀光纖維的正方攝像,測出焊膏的邊緣部分算出焊膏的高度[4],這是一種把形狀轉化為光的變化進行判定的檢測方法。在正常印刷的場合,邊緣部分多少會產生一些隆起,這個部分可對從斜面投射過來的光發生強烈的反射。該檢測方法利用焊膏邊緣部分反射回來的光線寬度進行焊膏橋接與焊膏環狀等現象判定,而由斜面照射回來的PCB表面將呈現暗淡的畫像。 字串9

 

   使用3D檢測,可以對焊膏形態、厚度進行評估,檢查焊膏量是否合理、是否有刮擦和拉尖,這些缺陷在使用絲網和橡皮刮刀時出現較多,現在普遍使用不銹鋼網板和金屬刮刀,焊膏厚度比較穩定,一般不會過多,刮擦現象也很輕微,重點要關注的是缺。ê父噙^少)、偏移、沾污和橋連等缺陷。采用2D檢測可以有效地發現這些缺陷,圖像對比法和設計規則檢驗法都可以使用,檢測時間短,設備價格也比3D檢測要低,而且在貼片、回流等后續的工序中如有AOI,印刷環節考慮到成本也可采用2D檢測。 字串7
 

3.3 貼裝檢測

      元件貼裝環節對設備精度要求很高,常出現的缺陷有漏貼、錯貼片、偏移歪斜、極性相反等。AOI檢測可以監察出上述缺陷,同時還可以在此檢查連接密間距和BGA元件的焊盤上的焊膏[5]。圖6所示為某型AOI對貼片后的PCB檢測所采集到的圖像。


   由于貼片環節之后緊接著回流焊接環節,因此貼裝之后的檢測有時被稱為回流焊前端檢測,回流焊前端檢測從品質保障的觀點來看,由于在回流焊爐內發生的問題無法檢測出而顯得沒有任何意義,在回流焊爐內,焊錫熔化后具有自糾正位移,所以焊后基板上無法檢測出貼裝位移和焊錫印刷狀態,但實際上回流焊前端檢測是品質保障的重點,回流焊前各個部位的元件貼裝狀況等在回流焊后就無法檢測出來的信息都能一目了然。此時基板上沒有不定型的東西,最適合進行圖象處理,且通過率非常高,檢測過分苛刻而導致的誤判也大大減少。
 

    AOI光學檢測設備檢出問題后將發出警報,由操作員對基板進行目測確認。缺件意外的問題報告都可以通過維修鑷子來糾正,在這一過程中,當目測操作員對相同問題點進行反復多次修復作業時,就會提請各生產設備負責人重新確認機器設定是否合理,該信息的反饋對生產質量提高非常有幫助,可在短時間內實現生產品質的飛躍性提高。

    問題和發現問題2種,印刷、貼片之后的檢測歸類與預防問題,回流焊后的檢測歸類于發展問題,在回流焊后端檢測中,檢測系統可以檢查元件的缺失、偏移和歪斜情況,以及所有極性方面的缺陷,還一定要對焊點的正確性以及焊膏不足、焊接短路和翹腳等缺陷進行檢測,回流焊后端檢測是目前AOI檢測儀最流行的選擇,此位置可發現全部的裝配錯誤,提供高度的安全性,圖7為某型AOI對回流焊后PCB的檢測圖像,采用了3種不同的照明模式,分別側重于焊點,零件和雷射印刷文字圖像的采集。圖8為回流焊后AOI識別的不同類型的缺陷[6]。





 

3.5 AOI合理安排

 

AOI可以在SMT生產的各個環節起到檢測作用,但目前AOI價格非常昂貴,對占大多數比例的中小型電子生產商來說,為每個環節都配置AOI是不合適的,因此當一條生產線上只有一臺AOI時,應把它放在哪個環節,這是非常值得探討的。

 

 

(1)主導思想

如圖9所示,有兩種檢查主導思想:缺陷防止或缺陷發現,適當的方法應該是缺陷防止,在這樣的一個方法中,AOI機器應當放在SMT生產線的焊膏印刷機之后,或者放在元件貼裝之后,主導思想為缺陷發現時,AOI機器應當放在回流爐之后,這是制造工藝中的最后步驟,以保證產品質量。 字串4

 

(2)實施目標
 

 應用AOI的主要目標在于最終品質和過程跟蹤。

     最終品質注意力主要集中在產品生產的最終狀態,當生產問題非常清楚、產品混合度高、數量和速度為關鍵因素的時候,優先采用這個目標,設備可以產生大范圍的過程控制信息,使用AOI設備來監視生產過程,典型內容包括詳細的缺陷分類和元件貼放偏移信息,當產品可靠性高、混合度低、大批量制造和元件供應穩定時,優先采用這個目標,在線監控具體生產狀況,并為生產工藝的調整提供必要的依據。

(3)實施策略 字串7

AOI設備所防止的位置可以實現或阻礙檢查目標,不同的位置可產生相應不同的過程控制信息。AOI放置是由以下因素決定的:

1)特殊生產問題,如果生產線有特別的問題,檢查設備可增加或移動到這個位置,監測缺陷,盡早發覺重復性的缺陷。

2)實施目標。對于AOI設備,沒有一個最好的位置來處理所有的生產線缺陷,如果應用AOI的目標是要改進全面的最終品質,AOI設備置于過程的前面可能沒有置于后面的價值大,置于前面是為了避免對已有缺陷的產品再增加價值,此外在過程的早期,維修缺陷的產品的成本大大低于發貨前后的維修成本。但許多缺陷是在生產的后期出現的,意味著不管前面發現多少缺陷,發貨前還是需要全面的視覺檢查[7]。

(4)放置位置
實施AOI的關鍵,就是將檢查設備配置到一個可以盡早識別和改正最多缺陷的位置,雖然AOI可用于生產線上的多個位置,但有3個檢查位置是主要的:

1)印刷之后,SMT中60%-70%的焊點缺陷是印刷時造成的,如果焊膏印刷過程滿足要求,就可以有效減少后期出現的缺陷數量。 字串3

2)回流焊前,這是一個典型的放置位置,因為可發現來自焊膏以及機器貼放的大多數缺陷,在這位置上可以產生程控信息,提供貼片機和密間距元件貼裝設備核準的信息,用來修改元件貼放或表明貼片機需要校準,滿足過程跟蹤的目標。

3)回流焊后這是AOI最流行的選擇,因為這個位置可以發現全部裝配錯誤,避免有缺陷的產品流入客戶手中,回流焊后檢測能夠提供高度的安全性,它可識別由焊膏印刷、元件貼裝和回流過程引起的錯誤,支持最終品質目標。

4 AOI與SPC

 

SPC即統計過程控制(Statistical Process Control),主要是指應用統計分析技術對生產過程進行實時監控,科學的區分出生產過程中產品質量和隨機波動與異常波動,從而對生產過程得異常趨勢提出預警,以便生產管理人及時采取措施,消除異常,恢復過程的問對,從而達到提高和控制質量的目的。 字串6

生產過程中,產品加工規范的波動是不可避免的,它是由人、機器、材料、方法和環境等基本因素的波動影響所致。波動分為2種,即正常波動和異常波動,正常波動總是偶然性原因(不可避免因素)造成,它對產品質量影響較小,在技術上難以消除,在經濟上也不值得消除,異常波動是由系統原因(異常原因)造成,他的產品質量影響很大,但能夠采取措施避免和消除,程控的目的就是消除、避免異常波動,使過程處于正常波動狀態。

 

4.1 AOI和SPC的結合

     AOI技術的統計分析功能與SPC技術的結合為SMT生產工藝實時完善提供了有利的保障,PCB裝配的成品率進而得到明顯提高,隨著現代制造業規模的擴大,生產的受控越來越重要,對SPC資料的需求也不斷增長,AOI系統的應用將越發顯出其重要性。將AOI和SPC有效結合,能夠實現工藝制程快速、準確地反饋(如圖10),降低成本,提高成品率,從而也就提高了企業的利潤[8]。 字串3

    AOI能夠實現兩類測量,即缺陷檢測(傳統意義的AOI應用)和每塊PCB的差異測量,對有效的過程控制而言,兩類測量都需要,其中差異測量對實時SPC應用非常重要,它會根據AOI系統類型及它所處生產線位置的不同而不同,為使AOI/SPC成功用于生產線上,AOI系統必須能產生錯誤處理和報警,誤判率和缺陷檢測靈敏度會受檢查參數的影響,生產工藝變量越多,誤判的可能性就越大,缺陷檢測的復雜程度也越大,因此選擇在印刷、貼片、回流焊后或波峰焊后進行檢查,誤判率有明顯的不同,一般來說,誤判率的高低取決于工藝變化及組裝板復雜程度,缺陷確定有時非常棘手,兩類缺陷即硬缺陷和軟缺陷,硬缺陷是二元性缺陷,如缺件和空焊;軟缺陷是參數性缺陷,如零件移位和錫量不足等,這些缺陷有一個判定范圍,用戶必須字仔細地設定檢查參數,使設備不會再設定的缺陷范圍內產生誤判,也可以從統計的觀點來看這種給定范圍的誤判,此時應該在既能滿足保護要求又能使總體檢測成本最低的情況下,選擇最佳檢測參數。

 

 

    目前很多設備生產商在研發自帶印刷檢測系統的新型印刷機,其設計大多是將2D檢測系統整合到印刷機內,在檢查缺陷的同時對其數量和類型進行統計,并反饋回來經分析后對印刷機的參數進行調整,從而達到AOI/SPC結合的閉環控制,這種檢測系統具有特殊的要求,體積要小、可以裝配到印刷機內;檢測速度要快,不影響印刷工作效率,涉及到閉環控制、判斷、統計和分析速度要快,并且要可靠、盡量減少誤判。 字串5

4.2 實時監控

   利用目前AOI系統生成的標準缺陷數量和對變量的量測能實現實時檢查并發現不良,只要有任何過程超出預設界限,系統都會提醒生產線操作員;旧蠈崟rAOI/SPC是連續檢測生產線狀況,檢測出每塊板的不良,同時檢測貼片的效果、測定送料和吸嘴的性能并嚴格控制過程變量。 字串8

這種系統關鍵有兩點,一個是要有快速準確的AOI與系列生產線控制器相連,另外還需要一個智能網絡以維護AOI數據,并快速將相關數據轉化成某個特定機器、送料器或吸嘴的信息,生產線控制器和數據服務器用一個RS485網絡來收集數據,這個網絡允許從焊膏印刷機、貼片機、回流焊爐和AOI系統傳輸數據。 字串6

通過計算最佳和平均生產周期,OEM可EMS廠商能夠確定出系統的實際利用率。收集到的數據可以追溯一個有缺陷的零件直到某個卷盤,此外還可以快速優化生產線以適應不同的產品種類。

 

5 AOI現狀與發展趨勢 字串3

5.1 AOI存在問題

 

AOI雖然具有比人工檢測更高的效率,但畢竟是通過圖像采集和分析處理來得出結果,而圖像分析處理得相關軟件技術目前還沒達到人腦的級別,因此,在實際應用中,一些特殊情況,AOI的誤判、漏判在所難免。

目前AOI在使用中的主要問題有:

 

(1)多焊、少錫、偏移、歪斜的工藝要求標準界定不同,容易導致誤判。 www.51skill.cn

(2)電容容值不同而規格大小和顏色相同,容易引起漏判。

字串3

 

(3)字符處理方式不同,引起的極性判斷準確性差異較大。

(4)大部分AOI對虛焊的理解發生歧義,造成漏判推諉。 字串4

(5)存在屏蔽圈、屏蔽罩屏蔽點的檢測問題。

(6)BGA、FC等倒裝元件的焊接質量難以檢測。

(7)多數AOI編程復雜、煩瑣且調整時間長,不適合科研單位、小型OEM廠,多規格小批量產品的生產單位。

 

(8)多數AOI產品檢測速度較慢,有少數采用掃描方法的AOI速度較快,但誤判、漏判率更高。

5.2 AOI發展趨勢

(1)圖形識別法成為應用主流

SMT中應用的AOI技術,圖形識別法已成為主流,這是由于SMT中應用的AOI技術主要檢測對象,如SMT元件、PCB電路、焊膏印刷圖形、完成組后組件等的規格和種類,而且檢測對象發展變化很快,相應的設計規則、標準很難全面跟上,為此,基于設計規則的DRC法應用起來較困難,而計算機技術的快速發展解決了高速圖形處理難題,使圖形識別法更易實用化。目前,各式各樣的圖形識別法AOI技術在SMT中應用越來越廣泛。

(2)AOI技術向智能化方向發展

 

    AOI技術向智能化方向發展是SMT發展帶來的必然要求,在SMT的微型化、高密度化、快速組裝化、品種多樣化發展特征下,檢測信息量大而復雜,無論是在檢測反饋實時性方面,還是在分析、診斷的正確性方面,依賴人工對AOI獲取的質量信息進行分析、診斷幾乎已經不可能,代替人工進行自動分析、診斷的智能AOI技術成為發展的必然,圖11所示為一種采用焊點形態圖形識別和專家系統分析的智能化AOI系統原理圖[9],它基于焊點形態理論,方法與自動視覺檢測類似,即利用光學系統和圖象處理措施在線實測已成形焊點的形態,由計算機將所獲取的焊點實際形態與分析評價專家系統庫存的合理形態進行比較,快速識別超出容許形態范圍的故障焊點,并利用智能技術對其故障類型和故障原因進行自動分析評價,形成工藝參數優化調整實時控制信息,進行焊點質量實時反饋控制,并對分析評價信息進行記錄統計處理,該方面的研究工作國內外都在進行之中。

  6 結束語

    隨著SMT不斷向輕型化、薄型化、微小化發展,AOI大規模使用已成為必然趨勢,伴著市場規模的不斷擴大,生產廠商的不斷增加,AOI技術也將不斷發展,可以預見,在不久的將來,功能更強的AOI將成為SMT生產環節中不可或缺的設備。


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