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AOI与人工检查的优缺点比較:

由于AOI是光学检查，所以凡是用AOI可以检查出来的不良，用肉眼也完全可以看到。AOI则只能以设定好的标准为基准进行判

断。如果标准设定太严，则误判太多。标准设定太宽，又会漏检。

尤其是那种在线的AOI，对编程的要求更高。但对于AOI而言， 程序设定好以后， 即可连续测板，机器不会疲劳。对于比较小的

元件，如0201的料，用肉眼检查起来比较吃力，而AOI由于具有光学放大左右，所以对于较小的元器件的检查具有比较大的优

势。

所以将来用AOI取代肉眼检查是一一个 发展趋势。

肉眼检查可以根据标准加以灵活判断。但是采取人工检查，对于点数较多，或者批量较大的板，由于长时间检查，人眼会产生

疲劳，从而造成漏检。

基于图像的AOI收集图像以创建自己的元件库,这适用于良好样本和有缺陷的样本。这类方法也称为基于相关的图像检查,通过将组件与历史数据库进行比较来工作。基于图像的检测AOI更快更容易编程,但初始配置及识别样品是由操作员完成的,使人为错误是不可避免的。要使此检验方法有效 ,需要使用良好(无缺陷)板和大量样品。该方法检查的方式是通过比较样本和存储图像之间的逐个像素的灰度级标准偏差。基于图像的检测AOI对生产线周期时间有很大影响。

根据中国目前行业的发展,越来越多厂家希望在电子组装过程中实现自动化,特别是在生产如I及这些关键产品,不会因为需要人手操比较复杂、困难和异型元器件而出现品质差异。工业4.0推出的,它可以实时报告机台运作状况,什么部件在运转，上-一个小时生产多少个产品，要补充什么元器件等等。除了实时公布显示之外,还可以把搜集到的数据,与生产线上的上下游设备如印刷机、SPI、AOI、回流焊等沟通,增加整条线的效率。