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如何理解AOI的快与准?

2018-12-27

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XY平台来拍摄完整个PCB的图像,在XY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。

  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。数值越小,分辨率越高。FOV是指AOI相机实际拍摄的面积,以毫米×毫米表示。FOV是由像素多少和分辨率决定的。相同的相机,分辨率越大,它的FOV就越小。

  如果一家AOI采用20um分辨率,对于1mm*0.5mm的零件,它总共占用像素1/0.02 ×0.5/0.02=50×25个像素,如果采用30um的分辨率,表示同一个元件,则有1/0.03×0.5/0.03=33×17个像素,显然20um的分辨率表现图像细节方面好过30um的分辨率。

  既然像素的多少不决定图像的分辨率(清晰度),那么大像素相机有何好处呢?答案只有一个:减少拍摄次数,提高AOI的测试速度。1个是1百万像素,另1个是3百万像素,清晰度相同(分辨率均为20um),第1个相机的FOV是20mm×20mm=400平方mm,第二个相机的FOV是1200平方mm,拍摄同一个PCB,假设第1个相机要拍摄30个图像,第2个相机则只需拍摄10个图像就可以了。

  显然,我们用户没必要太深入全面了解AOI的相机,但相机作为AOI的一个重要部件,我个人认为,从以下几个方面简单评价就已经足够了:

  1、了解相机的分辨率,例如要测试英制0402元件,至少需要25um的分辨率。

  2、看图像质量是否清晰,对比度是否好,是否能将我们关心的特征部分表现出来。因为图像质量不仅决定于相机,还决定于镜头、采集卡和光源等。

  3、要关注AOI的整体测试速度,而不是关注像素多少。像素多固然对速度有好处,但AOI的测试速度是由XY平台的移动、相机的拍摄性能、图像处理速度、整个系统的优化等综合因素决定,作为用户来讲,我们考虑的是最终的测试速度.


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