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帶你了解何為自動光學(xué)檢測（AOI）技術(shù)
2020年06月18日 14:38:10
來源：化工儀器網(wǎng) 點擊量：6949
在產(chǎn)品制造過程中,，由于各種原因，零部件不可避免的會產(chǎn)生多種缺陷,，如印制電路板上出現(xiàn)孔錯位,、劃傷、斷路,、短路,、污染等缺陷，液晶面板的基板玻璃和濾光片表面含有針孔,、劃痕,、顆粒、mura等缺陷,，帶鋼表面產(chǎn)生裂紋,、輥印、孔洞,、麻點等缺陷,，這些缺陷不僅影響產(chǎn)品的性能，嚴(yán)重時甚至?xí)：Φ缴踩?，對用戶造成巨大?jīng)濟(jì)損失,。
【化工儀器網(wǎng) 技術(shù)指導(dǎo)】在產(chǎn)品制造過程中,，由于各種原因，零部件不可避免的會產(chǎn)生多種缺陷,，如印制電路板上出現(xiàn)孔錯位,、劃傷、斷路,、短路,、污染等缺陷，液晶面板的基板玻璃和濾光片表面含有針孔,、劃痕,、顆粒、mura等缺陷,，帶鋼表面產(chǎn)生裂紋,、輥印、孔洞,、麻點等缺陷,，這些缺陷不僅影響產(chǎn)品的性能，嚴(yán)重時甚至?xí)：Φ缴踩?，對用戶造成巨大?jīng)濟(jì)損失,。
傳統(tǒng)缺陷檢測方法為人工目視檢測法，目前在手機(jī),、平板顯示,、太陽能、鋰電池等諸多行業(yè),，仍然有大量的產(chǎn)業(yè)工人從事這項工作,。這種人工視覺檢測方法需要在強(qiáng)光照明條件下進(jìn)行，不僅對檢測人員的眼睛傷害很大,，且存在主觀性強(qiáng),、人眼空間和時間分辨率有限、檢測不確定性大,、易產(chǎn)生歧義,、效率低下等缺點，已很難滿足現(xiàn)代工業(yè)高速,、高分辨率的檢測要求,。
隨著電子技術(shù)、圖像傳感技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,，利用基于光學(xué)圖像傳感的表面缺陷自動光學(xué)(視覺)檢測技術(shù)取代人工目視檢測表面缺陷,，已逐漸成為表面缺陷檢測的重要手段，因為這種方法具有自動化、非接觸,、速度快,、精度高、穩(wěn)定性高等優(yōu)點,。
什么是AOI
自動光學(xué)檢測(automated optical inspection, AOI)技術(shù),，也稱為機(jī)器視覺檢測(machine vision inspection, MVI)技術(shù)或自動視覺檢測(automated visual inspection, AVI)技術(shù)。在有些行業(yè),，如平板顯示,、半導(dǎo)體、太陽能等制造行業(yè),，AOI這一術(shù)語更加流行,，被人知曉。但是AOI和MVI/AVI在概念和功能上還是有細(xì)微差別的,。
從狹義上來說,，MVI是一種集成了圖像傳感技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù),、運動控制技術(shù),，在工業(yè)生產(chǎn)過程中，執(zhí)行測量,、檢測,、識別和引導(dǎo)等任務(wù)的一種新興的科學(xué)技術(shù)。MVI的基本原理可用圖 1 來表示,，它采用光學(xué)成像方法(如相機(jī)，或者一個復(fù)雜的光學(xué)成像系統(tǒng))模擬人眼的的視覺成像功能,，用計算機(jī)處理系統(tǒng)代替人腦執(zhí)行數(shù)據(jù)處理,，后把結(jié)果反饋給執(zhí)行機(jī)構(gòu)(如機(jī)械手)代替人手完成各種規(guī)定的任務(wù)。
從廣義上來說,，MVI是一種模擬和拓展人類眼,、腦、手的功能的一種技術(shù),，在不同的應(yīng)用領(lǐng)域其定義可能有著細(xì)微的差別,，但都離開不了兩個根本的方法與技術(shù)，即從圖像中獲取所需信息,，然后反饋給自動化執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成特定的任務(wù),。可以說基于任何圖像傳感方法(如可見光成像,、紅外成像,、X光成像、超聲成像等等)的自動化檢測技術(shù)都可以認(rèn)為是MVI或AVI,。當(dāng)采用光學(xué)成像方法時,，MVI實際上就變?yōu)锳OI,。因此AOI可以認(rèn)為是MVI的一種特例。
根據(jù)成像方法的不同,，AOI又可分為三維(3D)AOI和二維(2D)AOI,，三維AOI 主要用于物體外形幾何參數(shù)的測量、零件分組,、定位,、識別、機(jī)器人引導(dǎo)等場合,； 二維AOI主要用于產(chǎn)品外觀(色彩,、缺陷等)檢測、不同物體或外觀分類,、良疵品檢測與分類等場合,。
AOI系統(tǒng)組成
目前在產(chǎn)業(yè)界用得多的AOI系統(tǒng)是由相機(jī)、鏡頭,、光源,、計算機(jī)等通用器件集成的簡單光學(xué)成像與處理系統(tǒng)。如圖1所示,，在光源照明下利用相機(jī)直接成像,，然后由計算機(jī)處理實現(xiàn)檢測。這種簡單系統(tǒng)的優(yōu)點是成本低,、集成容易,、技術(shù)門檻相對不高，在制造過程中能夠代替人工檢測,，滿足多數(shù)場合的要求,。
但對于大幅面或復(fù)雜結(jié)構(gòu)物體的視覺檢測，由于受到視場和分辨率(或精度)的相互制約,，或生產(chǎn)節(jié)拍對檢測速度有特殊的要求,，單相機(jī)組成的AOI系統(tǒng)有時難以勝任，因此可能需要有多個基本單元集成在一起,，協(xié)同工作,，共同完成高難度檢測任務(wù)。即采取一種多傳感器成像,、高速分布式處理的AOI系統(tǒng)集成架構(gòu),。
AOI系統(tǒng)集成技術(shù)
AOI系統(tǒng)集成技術(shù)牽涉到關(guān)鍵器件、系統(tǒng)設(shè)計,、整機(jī)集成,、軟件開發(fā)等。AOI系統(tǒng)中必不可少的關(guān)鍵器件有圖像傳感器(相機(jī))、鏡頭,、光源,、采集與預(yù)處理卡、計算機(jī)(工控機(jī),、服務(wù)器)等,。圖像傳感器常用的是各種型號的CMOS/CCD相機(jī)，圖像傳感器,、鏡頭,、光源三者組合構(gòu)成了大多數(shù)自動光學(xué)檢測系統(tǒng)中感知單元，器件的選擇與配置需要根據(jù)檢測要求進(jìn)行合計設(shè)計與選型,。
光源的選擇(顏色,、波長、功率,、照明方式等)除了分辨與增強(qiáng)特征外,，還需考慮圖像傳感器對光源光譜的靈敏度范圍。鏡頭的選擇需要考慮視場角,、景深,、分辨率等光學(xué)參數(shù)，鏡頭的光學(xué)分辨率要和圖像傳感器的空間分辨率匹配才能達(dá)到j(luò)ia的性價比,。一般情況下,，鏡頭的光學(xué)分辨率略高于圖像傳感器的空間分辨率為宜，盡可能采用黑白相機(jī)成像,，提高成像分辨能力,。圖像傳感器(相機(jī))采用面陣或線陣需根據(jù)具體情況而定，選型時需要考慮的因素有成像視場,、空間分辨率,、小曝光時間、幀率,、數(shù)據(jù)帶寬等。對于運動物體的檢測,，要考慮圖像運動模糊帶來的不利影響,，準(zhǔn)確計算導(dǎo)致運動模糊的小曝光時間，確定圖像傳感器的型號,。圖像傳感器的曝光時間應(yīng)小于導(dǎo)致運動模糊的小曝光時間,，快速曝光選擇全局快門模式為宜，高速情況下不易采用卷簾式曝光模式,；為了獲得jia的信噪比,，圖像傳感器的增益盡可能為1，圖像亮度的提升盡可能用光源的能量(功率)來彌補(bǔ)，或者在不影響可用的成像景深情況下,，增大鏡頭的孔徑光闌,。
在系統(tǒng)集成中，被測件的支撐方式,、精密傳輸與定位裝置也必須精心設(shè)計,，這牽涉到精密機(jī)械設(shè)計技術(shù)，這對平板顯示,、硅片,、半導(dǎo)體和MEMS等精密制造與組裝產(chǎn)業(yè)中的自動光學(xué)檢測系統(tǒng)非常重要。在這些領(lǐng)域,，制造過程通常在超凈間進(jìn)行,，要求自動光學(xué)檢測系統(tǒng)具有很高的自潔能力，對系統(tǒng)構(gòu)件的材料選型,、氣動及自動化裝置選型,、運動導(dǎo)軌的設(shè)計與器件選型都有嚴(yán)格要求，不能給生產(chǎn)環(huán)境尤其是被測工件本身帶來二次污染,。尤其是用于表面缺陷檢測的AOI系統(tǒng)不能在檢測過程中,，給被測件表面帶來缺陷(如粉塵、劃傷,、靜電等),。因此，對于大型零件(如高世代的液晶玻璃基板,、硅片等)的在線檢測,，常常需要采取氣浮支撐、定位與傳輸機(jī)構(gòu),，運動部件(如軸承等)采用自潤滑器件,，以及利用FFU風(fēng)機(jī)過濾機(jī)組對檢測系統(tǒng)進(jìn)行環(huán)境凈化，并采取消靜電裝置,，對工件進(jìn)行防靜電處理,。
高速圖像數(shù)據(jù)處理與軟件開發(fā)是自動光學(xué)檢測的核心技術(shù)。由于自動光學(xué)檢測是以圖像傳感獲取被測信息,，數(shù)據(jù)量大,，尤其是高速在線檢測，圖像數(shù)據(jù)有時是海量的,，為滿足生產(chǎn)節(jié)拍需求,，必須采用高速數(shù)據(jù)處理技術(shù)。常用的方法有共享內(nèi)存式的多線程處理,，共享內(nèi)存或分布式內(nèi)存多進(jìn)程處理等,；在系統(tǒng)實現(xiàn)上采用分布式計算機(jī)集群,，把巨大的圖像分時、分塊分割成小塊數(shù)據(jù)流,，分散到集群系統(tǒng)各節(jié)點處理,。對于耗時復(fù)雜的算法，有時僅靠計算機(jī)CPU很難滿足時間要求,，這時還需配備硬件處理技術(shù),，如采用DSP、GPU和FPGA等硬件處理模塊,，與CPU協(xié)同工作,，實現(xiàn)快速復(fù)雜的計算難題。
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