SMT智能生产线AOI检测设备,主要原理有光学原理和图像处理技术(检测原理)。光学原理包括光学的反射原理和光学成像原理,光学原理是AOI检测的基本原理。图像处理技术,是分析检测的关键技术。检测算法则直接影响缺陷的检测能力。
光学原理
主要为光线的反射原理,如下图
光学从左边入射,通过水平镜面后,进行等角度的反射,从右边反射。当光学反射到镜头内时,则在相机内成像,否则不成像;光源结构为为RGB(红,绿,蓝) 光三原色的塔状环光学。
光源结构
光学的LED分布由上而下分别为红色LED、绿色LED、蓝色LED等。其拍摄示意图如下:
上图为AOI工作状态的拍摄示意图,其拍摄图像的效果图如下:
上图为相机的成像示意图,Chip件的焊点自焊盘远处到电极,其颜色分布分别为红、绿、蓝等。如下:
根据以上原理,坡度自水平到垂直所拍摄的图像效果分别为红色、黄色(红色+绿色)、绿色、青色(绿色+蓝色)、蓝色,亮度变化则自亮到暗。
检测原理
检测原理就是指图像的检测处理算法,AOI的检测算法包括图像统计原理、灰阶处理算法和图像色彩分析技术。
图像统计原理
AOI独有的一种有效的检测算法,几乎所有的检测都可用到该算法,该算法就是利用OK样本的累计学习和色彩比对来进行检测和判断。
AOI算法
- 灰阶处理算法,是指亮度分析和统计算法,该算法包括最大值算法。
- 最大值算法,就是指ROI区域内,获取亮度最大的N%的亮度点的亮度平均值的一种灰阶统计算法。如目标区域共计1000个亮度点,亮度值最大的5%的亮度点,即50个亮度点,该50个点的亮度均值为200,则最大值算法的返回值为200,则图像的最大值为200。该算法主要用于异物等缺陷方面的检测
- 最小值算法,就是指ROI区域内,获取亮度最小的N%的亮度点的亮度平均值的一种灰阶统计算法。如目标区域共计1000个亮度点,亮度值最小的5%的亮度点,即50个亮度点,该50个点的亮度均值为20,则最大值算法的返回值为20,则图像的最大值为20。该算法主要应用于异物等缺陷的检测
- 亮度跨度算法,就是指ROI区域内,统计最大值与最小值的亮度差异的一种灰阶统计算法。如,目标区域的最大值为200,最小值为20,则亮度跨度为180。该算法主要应用于缺件等缺陷的检测。
- 平均值算法,就是指统计ROI区域内所有亮度点的平均亮度的一种灰阶统计算法,该算法主要应用于缺件等缺陷的检测
- 色彩抽取算法,就是指抽取符合设定色度范围和亮度范围的图像抽取算法,主要用于抽取图像的鱼彩特征。色彩抽取算法,就是指亮度抽取算法+色度抽取算法。首先,待测色彩点必需符台亮度特征,即待测色彩点的亮度必需处于标准亮度范围(亮度下限,亮度上限)
- 图像识别法,图像识别法是利用图像对比来进行计算,分析,比较,从而获得检测结果。这种算法可以在检测窗口内搜寻与已知图像相似的图像,并判断其相似程度,根据相似的程度,检测焊接过程中出现的不良现象。这种算法在IC中的应用,可以测出移位、反向、漏料、错料等缺陷
- 直方图统计法,就是指通过统计ROI区域内的亮度分布,或者是亮度变化,来判断和检测待测点是否符合标准范围的灰阶处理分析算法。该算法包括最大值(Max)算法、最小值(Min)算法、亮度跨度( Range)算法和平均值算法。其在检测算法中的算法标志为“Histogram”
图像色彩分析技术,就是指分析和处理图像的颜色,主要是通过图像的色彩分布和色彩特征来进行检测和判断,主要包括色彩抽取算法,波峰焊插件算法、红胶分析算法、孔洞分析算法等。
AOI主要包括炉后”回流焊、炉前锡膏、炉后红胶板、波峰焊等检测模块。每个检测检测模块针对不同的光源标准。参考如下:
以上的内容就是关于AOI光源原理介绍,希望通过这篇介绍能加深你对AOI的进一步了解,欢迎留下你宝贵的意见,下方评论留言。
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