在塑料注塑行业,AOI主要用于检测注塑产品的外观缺陷和尺寸精度。注塑过程中,由于模具磨损、注塑参数不稳定等原因,产品可能会出现飞边、气泡、变形等缺陷。AOI通过对注塑产品的图像采集和分析,能够快速准确地识别这些缺陷。同时,AOI还可以测量产品的尺寸,与设计尺寸进行对比,判断产品是否符合公差要求。对于一些高精度的塑料注塑产品,如手机外壳、汽车内饰件等,AOI的检测精度和速度能够满足生产需求,帮助企业提高产品质量,降低废品率。AOI多通用性强,适用于带/不带治具、有/无板边等情况,兼容不同PCBA生产需求。上海专业AOI光学检测
AOI 的实时工艺验证能力为新产品导入(NPI)提供关键支持,爱为视 SM510 在试产阶段可快速验证 PCBA 设计的可制造性(DFM)。通过对比设计文件与实际检测数据,系统能自动识别潜在的工艺风险,例如元件布局过于密集可能导致焊接不良、焊盘尺寸与元件引脚不匹配等问题。某消费电子厂商在新款手机主板试产时,AOI 检测发现 0402 元件密集区域的连锡率高达 8%,追溯后确认是焊盘间距设计小于工艺能力极限,及时调整设计后将连锡率降至 0.5%,避免了大规模量产时的质量危机与成本损失。广州离线AOIAOI 工作时,强光照射下细微缺陷原形毕露,无所遁形。
AOI的发展历程可以追溯到上世纪70年代。早期,由于计算机技术和图像处理算法的限制,AOI设备的功能相对简单,只能进行一些基本的形状和尺寸检测。随着计算机性能的大幅提升以及图像处理算法的不断优化,AOI技术逐渐成熟。到了90年代,AOI在电子制造领域得到了应用,其检测精度和速度都有了显著提高。进入21世纪,随着人工智能技术的兴起,AOI开始引入深度学习算法,能够自动学习和识别各种复杂的缺陷模式,进一步提高了检测的准确性和适应性。如今,AOI已经成为现代制造业中不可或缺的质量检测工具,并且在不断朝着更高精度、更智能化的方向发展。
随着新能源汽车的快速发展,新能源电池的质量和安全性备受关注。AOI在新能源电池制造过程中有着重要的应用。在电池电极的生产环节,AOI可以检测电极表面的涂层厚度是否均匀、有无气泡或划痕等缺陷。这些缺陷可能会影响电池的性能和寿命。在电池组装过程中,AOI可以检测电池模组的焊接质量、极耳的连接是否牢固等。此外,AOI还可以对电池的外观进行检测,确保电池外壳无破损、标识清晰。通过使用AOI技术,电池制造商能够提高产品质量,降低次品率,保障新能源电池的安全性和可靠性。AOI无需抽色、调饱和度和色相的设置,简化了操作流程。
AOI 的不良维修引导功能为产线优化提供便利,爱为视 SM510 可选配光束引导模块,当检测到不良品时,系统通过光束定位缺陷位置,维修人员无需逐一审视 PCBA 即可快速找到问题点。例如,在检测到某焊点虚焊时,设备通过光束照射该焊点区域,配合软件界面的缺陷标注,维修效率提升 50% 以上。这种可视化引导不降低了对维修人员经验的依赖,还减少了因人工查找缺陷导致的 PCBA 损伤风险,尤其适合高密度集成的精密板卡维修。AOI 智能判定通过深度神经网络分析图像,减少人工干预,提升检测一致性与客观性。AOI操作简单易懂,无需专业知识即可上手。北京专业AOI原理
AOI 系统利用智能算法,对图像深度分析,精确识别缺陷类型。上海专业AOI光学检测
AOI 的智能学习进化能力确保设备长期保持检测水平,爱为视 SM510 支持在线增量学习,系统可自动收集生产过程中出现的新类型缺陷图像,定期对深度学习模型进行迭代优化。例如,当新型封装元件(如 Flip Chip 倒装芯片)引入产线时,工程师只需标注少量样本,设备即可通过迁移学习快速掌握该元件的检测规则,无需重新进行大规模数据训练。这种持续进化能力使设备能够适应电子行业快速更新的元件技术与工艺,延长设备的技术生命周期,避免因工艺变革导致的设备淘汰。上海专业AOI光学检测