ALeaderAOI 625 使用手册.pdf - 第117页
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提示 ： 当 IC
IC
IC
IC 脚之间的间距小于 0.3mm
0.3mm
0.3mm
0.3mm 时 ， 焊点框的检测类型为 OTHER
OTHER
OTHER
OTHER ， 采用统计学习来判定 IC
IC
IC
IC 的好坏 。
当 “ 虚焊 ” 发生误报时，如采用 “ PIN ” 算法的 “ 虚焊 ” ，调试请参考《炉后程序制作》中的 “ 少锡 ” 和
“ 空焊 ” 的调试。如采用 “ OTHER ” 算法的 “ 虚焊 ” ，如下图：
上图为 “ 虚焊 ” 的调试窗体，图中 ① 区域中 “ 虚焊 ” 误报的检测点数量超过 3 ，则需要采用批量学习调试
，
单击 ② 区域中的【批量学习 】 ，则弹出 “ 批量学习 ” 窗体，如下：
①
②
③
①
②
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上图 ① 中为调试学习样本选择窗体，该区域中选择 “ OK ” 样本进行学习和统计样本， ② 中表示所有待学习
的样本数量。选择好 “ OK ” 样本，单击【确定 】 ，完成 “ 批量学习 ” 。
当 “ OTHER ” 算法下的 “ 虚焊 ” 学习样本足够，即学习次数达到 100 （ ③ 区域中的【学习次数 】 ）时 ， 该
检测点已趋于稳定。
当 “ 虚焊 ” 误报的检测点数量低于 3 时，采用调试窗体中 ② 区域中的单个 “ 学习 ” 功能，逐个学习样本。
3.3.5
3.3.5
3.3.5
3.3.5
错件
错件，是电子元器件的一个重要检测项，它是检测元器件的是否发生 “ 错料 ” 的必需检测项，是元器
件 “ 错漏反 ” 三大缺陷之一。它选择的算法有 “ TOC ” 算法 、 “ OCV ” 算法 、 “ Match ” 和 “ OCR ” 算法 。 其
中 “ TOC ” 算法是是通过色彩特征来检测的 ， “ OCV ” 算法是通过字符轮廓线拟合度来检测点 ， “ Match ” 算
法是通过 ROI 区域之间的相似度来检测的 ， “ OCR ” 算法是通过字符识别来检测的。
当错件采用 “ TOC ” 算法时，其注册窗体如下：
上图为 “ TOC ” 算法下的注册窗体，说明如下：
1 ROI 区域： 错件框大小宽度为两个电极之间长度的三分之二，高度大概为电容本体的五分之四。
2 检测算法区域 ： 【检测算法】选择 “ TOC ” 算法，其他参数见 ② 区域。
①
②
③
④
⑤
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3 错件的判定参数区域：默认参数为（ 60 ， 100 ） 。
4 抽色参数区域 ： “ TOC ” 算法的抽色参数区域。
5 自动参数：自动获取 “ TOC ” 算法的抽色参数。
提示：一般采用 “ 自动参数 ” 来获取 “ TOC
TOC
TOC
TOC ” 的抽色参数。
当错件采用 “ OCV ” 算法时，其注册窗体如下：
上图为 “ OCV ” 算法下的注册窗体，说明如下
1 ROI 区域： 错件框大小要稍微大于电阻本体的丝印范围，框住所有的丝印区域，无其他干扰成分。
2 检测算法区域 ： 【检测算法】选择 “ OCV ” ，其他参数见 ② 区域。
3 错件的判定区域：默认参数范围为（ 0 ， 12 ） 。
提示：当元件丝印具有方向限制时， ② 区域中的【极性】默认为选择，否则为非选择状态。
①
②