AOI检测仪工作原理
SMT中应用的AOI技术的形式多种多样，但其基本原理是相同的（如图1所示）， 即用光学手段获取被测物图形，一般通过传感器（摄像机）获得检测物的照明图 像并数字化，然后以某种方法进行比较、分析、检验和判断，相当于将人工目视检 测自动化、智能化。
图1 AOI基本原理示意图
AOI的算法
AOI分析、判断算法可分为两种， 即设计规则检验（矢量分析）和图形识别检验。
矢量分析是按照一些给定的规则检测图形。如以所有连线应以焊点为端点，所有 引线宽度、间隔不小于某一规定值等规则检测PCB电路图形。图 2 是一种基于该方 法的焊膏桥连检测图像，在提取PCB上焊膏的数字图像后，根据其焊盘间隔区域中 焊膏形态来判断其是否为桥连。如果按某一敏感度测得的焊膏外形逾越了预设警戒 线，即被认定为桥连。DRC方法具有可以从算法上保证被检验图形的正确性，相应的AOI系统制造容易，算法逻辑容易实现高速处理，程序编辑量小，数据占用空间小等特点。但该方法确定边界能力较差，往往需要设计特定方法来确定边界位置
图 2 DRC 检测桥连图像
图像对比是将 AOI 系统中存储的数字化图像与实际检测图像比较，从而获得检测结果。如检测 PCB 电路时，首先按照一块完好的 PCB 或根据计算机辅助设计模型建立起检测文件（标准数字化图像）与检测文件（实际数字化图像）进行比较。图 3 为采用该原理对组装后的 PCB 进行的质量检测。这种方式的检测精度取决于标准图像、分辨力和所用检测程序，可取得较高的检测精度，但具有采集数据量大，数据实时处理要求高等特点。图形识别法用设计数据代替矢量分析中的设计原则， 具有明显的实用优越性。
图三 图像识别对比法检测
AOI在SMT各工序的应用
在 SMT 中，AOI 主要应用于焊膏印刷检测、元件检验、焊后组件检测。在进行不同环节的检测时，其侧重也有所不同。
1. 印刷缺陷有很多种，大体上可以分为焊盘上焊膏不足、焊膏过多；大焊盘中间部分焊膏刮擦、小焊盘边缘部分焊膏拉尖；印刷偏移、桥连及沾污等。形成这些缺陷的原因包括焊膏流变性不良、模板厚度和孔壁加工不当、印刷机参数设定不合理、 精度不高、刮刀材质和硬度选择不当、PCB 加工不良等。通过 AOI 可以有效监控焊膏印刷质量，并对缺陷数量和种类进行分析，从而改善印刷制程。此功能与SPI部分重叠，但AOI对锡膏深度的检查比不上SPI，准确性低，故恒天翊电子采用SPI进行锡膏印刷质量检测。
2. 元件贴装环节对设备精度要求很高，常出现的缺陷有漏贴、贴错、偏移歪斜、 极性相反等。AOI检测可以检查出上述缺陷，同时还可以在此检查连接密间距和BGA 元件的焊盘上的焊膏。
3. 在回流焊后端检测中，AOI可以检查元件的缺失、偏移和歪斜情况，以及所有极性方面的缺陷，还能对焊点的正确性以及焊膏不足、焊接短路和翘脚等缺陷进行检测。
AOI 虽然具有比人工检测更高的效率，但毕竟是通过图像采集和分析处理来得出结果，而图像分析处理的相关软件技术目前还没达到人脑的级别，因此，在实际使用中的一些特殊情况，AOI 的误判、漏判在所难免。 目前 AOI 使用中存在的问题有：
（1）多锡、少锡、偏移、歪斜的工艺要求标准界定不同，容易导致误判。
（2）电容容值不同而规格大小和颜色相同，容易引起漏判。
（3）字符处理方式不同，引起的极性判断准确性差异较大。
（4）大部分 AOI 对虚焊的理解发生歧义，造成漏判推诿。
（5）存在屏蔽圈、屏蔽罩遮蔽点的检测问题。
（6）BGA、FC 等倒装元件的焊接质量难以检测。
（7）多数 AOI 编程复杂、繁琐且调整时间长，不适合科研单位、小型 OEM 厂、 多规格小批量产品的生产单位。
（8）多数 AOI 产品检测速度较慢，有少数采用扫描方法的 AOI 速度较快，但误判、漏判率更高。
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