自动光学检验技术如何相关

产品制造过程期间,各种因素促成分量难免产生缺陷缺陷包括孔错位问题、抓取问题、开路问题、短路问题和印刷电路板污染问题此外,针孔、抓痕、粒子和MURA等缺陷可能出现在基底玻璃和液晶板滤镜上,而钢条面可能显示裂缝、滚动标记、孔和坑缺陷的影响超出损耗产品性能,在严重案例中可能危及生命安全并给用户造成重大经济损失

常规缺陷检测法包括人工视觉检验,在手机、平板显示器、太阳能和锂电池等行业中仍然盛行这种做法。然而,这种方法提出了挑战,因为它需要强光照亮,对检测人员的眼睛造成损害。也受主观性、有限人眼空间和时间分辨率、重大检测不确定性和模棱两可倾向的困扰。包括低效率在内的这些缺陷使得满足现代产业高速高分辨率检测需求具有挑战性。

电子技术、图像感知技术及计算机技术飞速发展后,自动光学(视觉)检测技术已成为探测表面缺陷的关键手段。光学图像感测技术取代人工视觉检测表面缺陷并提供自动化、非接触操作、快速速度、高精度和稳定性等优势

AOI是什么

自动化光学检验技术,又称机器视觉检验技术或自动化视觉检验技术,在平板显示器、半导体、太阳能和其他制造部门等行业得到广泛承认。AOI和MVI/AVI这两个术语广受欢迎,但在概念和功能上略有不同

从狭义上讲,MVI是一种新兴科技,综合图像感知、数据处理和运动控制等任务,如测量、检测、识别和引导工业生产MVI使用光成像方法模拟人眼视觉成像函数,使用计算机处理系统而非人脑处理数据广义地说,MVI扩展人眼、脑和手功能,侧重于从图像获取信息并反馈回自动启动程序完成具体任务基于图像感知法的自动检测技术归MVI或AVI管理,MVI使用光学成像法时成为AOI由此可见,AOI可被视为MVI特例

基于不同成像方法,AOI可归为三维3DAOI和二维2DAOI3DAOI主要用于测量对象形状、几何参数、部件分组、定位、识别和机器人引导反之,2DAOI主要用于产品外观检测(颜色、缺陷等),对不同对象或外观分类,并区分优差产品

AOI系统组成

当前,行业中最常用AOI系统整合简单光学成像处理系统,由摄像头、镜头、光源和计算机等通用设备组成图1描述的系统直接捕捉光源光照下图像并使用计算机算法处理图像简单系统的好处包括低成本、易整合和技术阈值相对较低有效替代人工检测制造过程并满足大多数假想需求

单片AOI系统可能证明不足,因为视域限制、分辨率、精度或具体检测速度需求在这种情况下,综合多基本单元对协同完成挑战检测任务十分必要。这种方法涉及多传感器高速分布处理AOI系统集成架构

多传感器成像和高速分布处理MVI系统集成架构是大格式表层缺陷AOI检测系统总框架系统包括光源、相机阵列、显微镜重检、集群并行处理系统、控制系统、主控计算机、服务器和与工厂数据中心连通的工业区网络等构件系统架构面向大规模表面缺陷低分辨率快速检测和高分辨率微量重检完整的AOI系统不仅整合光学成像单元,还整合测试对象支持传输单元、精度运动机制、控制单元和高速并行图像处理单元

AOI系统集成技术

AOI系统集成技术包含关键元素,如键设备、系统设计、机器集成和软件开发AOI系统密钥设备包括图像传感器(摄像头)、镜头、光源、获取预处理卡和计算机常用图像传感器由各种CMOS/CCD相机组成图像传感器、镜头和光源组合成感知单元选择和配置这些设备需要仔细考虑检测需求

光源选择包含颜色、波长、电源、照明法等因素,需要考虑图像传感器对光源频谱的敏感范围镜头选择参考光学参数,如视图场、深度和分辨率透镜光分辨率必须与图像传感器空间分辨率一致,以优化成本性能一般来说,透镜光分辨率略超图像传感器空间分辨率黑白摄像头增强分辨率,图像传感器(摄像头)根据具体需求采用面积数组或线数组配置选择模型时所考虑的因素包括成像视域、空间分辨率、最小接触时间、框架率和数据带宽检测移动对象需要考虑图像运动模糊化的不利影响,精确计算最小接触时间引起运动模糊化,并判定图像传感器类型接触时间应小于最小诱发运动模糊度,选择全局百叶窗模式适合快速接触实现最佳信号对噪比需要最大化图像传感器增益,提高光源能量图像亮度,或增加镜头孔径隔膜而不影响可用成像深度

系统集成中,设计辅助法和精确传输定位设备对测试设备至关重要精密机械设计技术对自动制造和装配行业至关重要,如平板显示器、硅片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片片光学检验系统在超净化室操作,需要高自洁能力系统组件选择、充气自动设备选择、运动指南设计和设备选择都严格要求防止二次污染生产环境,特别是工作机本身大片在线检验(例如高代液晶子片、硅丝网)、采行浮控支持、定位传输机制、移动部件自lucrict设备(例如承接器)、FFU净化风扇和工作机反静态处理静态消除设备往往是必要的

高速图像数据处理和软件开发是自动光学检验核心技术的突出特征自动光学检测依赖图像感测获取测量信息,数据量可能很大,特别是在高速在线检测中,图像数据可大规模化高速数据处理技术对满足制作节拍需求至关重要。常用方法包括共享存储多线程处理、共享存储或分布存储多进程处理,使用分布式计算机集群将大图像分解成单个集群节点处理的小数据流耗时复杂算法只需计算机CPU实现时间需求可能具有挑战性硬件处理技术如DSP、GPU、FPGA和其他硬件处理模块可能需要协同CPU快速复杂计算

内文摘要

近些年来,特别是自中国2015年推出2025年Made开发策略以来,用机器替换人-即具体使用机器视觉或自动光检查取代人视觉-已获得牵引力移位使产品零件制造质量高效在线自动检验和质量控制遍及各行业AOI技术目前广泛分布于工业、农业和生物医学等行业,特别是在精密制造和装配行业,如手机、液晶板、硅片板和印刷电路板值得注意的是,3DAOI装配指南开发2DAOI表面缺陷检测继续进展,并出现高级检验设备