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了解自動光學檢測（AOI）技術
了解自動光學檢測（AOI）技術
在產品制造過程中,，由于各種原因，零部件不可避免的會產生多種缺陷,，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,，帶鋼表面產生裂紋,、輥印、孔洞,、麻點等缺陷,，這些缺陷不僅影響產品的性能，嚴重時甚至會危害到生命安全,，對用戶造成巨大經濟損失,。
傳統(tǒng)缺陷檢測方法為人工目視檢測法，目前在手機,、平板顯示,、太陽能、鋰電池等諸多行業(yè),，仍然有大量的產業(yè)工人從事這項工作,。這種人工視覺檢測方法需要在強光照明條件下進行，不僅對檢測人員的眼睛傷害很大,，且存在主觀性強,、人眼空間和時間分辨率有限、檢測不確定性大,、易產生歧義,、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、圖像傳感技術和計算機技術的快速發(fā)展,，利用基于光學圖像傳感的表面缺陷自動光學（視覺）檢測技術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
自動光學檢測（automated optical inspection, AOI）技術,，也稱為機器視覺檢測（machine vision inspection, MVI）技術或自動視覺檢測（automated visual inspection, AVI）技術。在有些行業(yè),，如平板顯示,、半導體、太陽能等制造行業(yè),，AOI這一術語更加流行,，被人知曉。但是AOI和MVI/AVI在概念和功能上還是有細微差別的,。
從狹義上來說,，MVI是一種集成了圖像傳感技術、數(shù)據處理技術,、運動控制技術,，在工業(yè)生產過程中，執(zhí)行測量,、檢測,、識別和引導等任務的一種新興的科學技術。MVI的基本原理可用圖 1 來表示,，它采用光學成像方法（如相機,，或者一個復雜的光學成像系統(tǒng)）模擬人眼的的視覺成像功能，用計算機處理系統(tǒng)代替人腦執(zhí)行數(shù)據處理,，后把結果反饋給執(zhí)行機構（如機械手）代替人手完成各種規(guī)定的任務,。
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，在不同的應用領域其定義可能有著細微的差別,，但都離開不了兩個根本的方法與技術,，即從圖像中獲取所需信息，然后反饋給自動化執(zhí)行機構完成特定的任務,?？梢哉f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）的自動化檢測技術都可以認為是MVI或AVI。當采用光學成像方法時,，MVI實際上就變?yōu)锳OI,。因此AOI可以認為是MVI的一種特例。
根據成像方法的不同,，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、機器人引導等場合,； 二維AOI主要用于產品外觀（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
目前在產業(yè)界用得多的AOI系統(tǒng)是由相機、鏡頭,、光源,、計算機等通用器件集成的簡單光學成像與處理系統(tǒng)。如圖1所示,，在光源照明下利用相機直接成像,，然后由計算機處理實現(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,。
但對于大幅面或復雜結構物體的視覺檢測，由于受到視場和分辨率（或精度）的相互制約,，或生產節(jié)拍對檢測速度有特殊的要求,，單相機組成的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。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,。
AOI系統(tǒng)集成技術
AOI系統(tǒng)集成技術牽涉到關鍵器件、系統(tǒng)設計,、整機集成,、軟件開發(fā)等,。AOI系統(tǒng)中*的關鍵器件有圖像傳感器（相機）、鏡頭,、光源,、采集與預處理卡、計算機（工控機,、服務器）等,。圖像傳感器常用的是各種型號的CMOS/CCD相機，圖像傳感器,、鏡頭,、光源三者組合構成了大多數(shù)自動光學檢測系統(tǒng)中感知單元，器件的選擇與配置需要根據檢測要求進行合計設計與選型,。
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,、分辨率等光學參數(shù)，鏡頭的光學分辨率要和圖像傳感器的空間分辨率匹配才能達到jia的性價比,。一般情況下,，鏡頭的光學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成像,，提高成像分辨能力,。圖像傳感器（相機）采用面陣或線陣需根據具體情況而定，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,，準確計算導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小于導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,，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計,，這牽涉到精密機械設計技術，這對平板顯示,、硅片,、半導體和MEMS等精密制造與組裝產業(yè)中的自動光學檢測系統(tǒng)非常重要。在這些領域,，制造過程通常在超凈間進行,，要求自動光學檢測系統(tǒng)具有很高的自潔能力，對系統(tǒng)構件的材料選型,、氣動及自動化裝置選型,、運動導軌的設計與器件選型都有嚴格要求，不能給生產環(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、定位與傳輸機構,，運動部件（如軸承等）采用自潤滑器件,，以及利用FFU風機過濾機組對檢測系統(tǒng)進行環(huán)境凈化，并采取消靜電裝置,，對工件進行防靜電處理,。
高速圖像數(shù)據處理與軟件開發(fā)是自動光學檢測的核心技術。由于自動光學檢測是以圖像傳感獲取被測信息,，數(shù)據量大,，尤其是高速在線檢測，圖像數(shù)據有時是海量的,，為滿足生產節(jié)拍需求,，必須采用高速數(shù)據處理技術。常用的方法有共享內存式的多線程處理,，共享內存或分布式內存多進程處理等,；在系統(tǒng)實現(xiàn)上采用分布式計算機集群,，把巨大的圖像分時、分塊分割成小塊數(shù)據流,，分散到集群系統(tǒng)各節(jié)點處理,。對于耗時復雜的算法，有時僅靠計算機CPU很難滿足時間要求,，這時還需配備硬件處理技術,，如采用DSP、GPU和FPGA等硬件處理模塊,，與CPU協(xié)同工作,，實現(xiàn)快速復雜的計算難題。
以上技術資料瑞研光學整理采集于網絡,，非瑞研光學原創(chuàng),，瑞研光學僅提供AOI自動檢測儀用濾光片，也提供濾光片定制服務,。