ALeaderAOI 625 使用手册.pdf - 第7页
地址： 东莞市东城区牛山金鸡岭兴华工业园 F 栋 电话： +86-0769-22629057 传真： +86-0769-22629107 Http:www .aoichina.com TEL:4001 -189-123 F A X:0769-231020 60 Page: 7 上图为 ALeader AOI 的拍摄示意 图，其拍 摄图像的效果 图如下： 上图为相机 的成像示 意图， Chip 件的焊点自 焊盘远处 到电极，其颜 色分布分…
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5 ） 波峰炉后 ： 该位置主要是针对波峰焊检测 ， 其中包括元器件的检测和插件的检测 ， 该位置检测是整个波
峰焊工艺中品质检测和控制的有效补充。
1.2.
1.2.
1.2.
1.2. 光源
光源
光源
光源
1.2.1
1.2.1
1.2.1
1.2.1 原理
AOI ， 主要原理有光学原理和图像处理技术 （ 检测原理 ） 。 光学原理包括光学的反射原理和光学成像原
理，光学原理是 AOI 检测的基本原理。图像处理技术，是分析检测的关键技术。检测算法则直接影响缺陷
的检测能力。
光学原理，主要为光线的反射原理，如下图：
光学从左边入射，通过水平镜面后，进行等角度的反射，从右边反射。当光学反射到镜头内时，则在相机
内成像，否则不成像。
ALeader 的光源结构为 RGB （红绿蓝）的塔状环光学，光学的 LED 分布自上而下分别为红色 LED 、 绿
色 LED 、蓝色 LED 等。其拍摄示意图如下：
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上图为 ALeader AOI 的拍摄示意图，其拍摄图像的效果图如下：
上图为相机的成像示意图， Chip 件的焊点自焊盘远处到电极，其颜色分布分别为红、绿、蓝等。如下：
光源序号 拍摄效果
红色 LED
红色 LED ，分布在光源的最上方，其作用区域为水平区域和坡度平缓区域。在水平区域
和坡度平缓区域时，对红色 LED 发出的光最强烈，所以该区域显示的图像效果为红色 。
绿色 LED
绿色 LED ， 分布在光源的中间一层 ， 其作用区域为坡度适度的区域 。 在坡度适度的区域
，
对绿色 LED 发出的光反射最强烈，所以该区域显示的图像效果为绿色。
蓝色 LED
蓝色 LED ，分布在光源的最下方，其作用区域是坡度陡的区域。在坡度陡的区域，对蓝
色 LED 发出的光最强烈，所以该区域显示的图像效果为蓝色。
根据以上原理 ， 坡度自水平到垂直所拍摄的图像效果分别为红色 、 黄色 （ 红色 + 绿色 ） 、 绿色 、 青色 （ 绿色 +
蓝色 ） 、蓝色，亮度变化则自亮到暗。
检测原理，就是指图像的检测处理算法。 ALeader AOI 的检测算法包括图像统计原理、灰阶处理算法和
图像色彩分析技术。
图像统计原理，是 ALeader AOI 独有的一种有效的检测算法，几乎所有的检测都可用到该算法，该算
法就是利用 OK 样本的累计学习和色彩比对来进行检测和判断。
灰阶处理算法，是指亮度分析和统计算法，该算法包括最大值算法、最小值算法、亮度跨度算法、均
值算法和亮度抽取算法。
图像色彩分析技术，就是指分析和处理图像的颜色，主要是通过图像的色彩分布和色彩特征来进行检
测和判断，主要包括色彩抽取算法，波峰焊插件算法、红胶分析算法、孔洞分析算法等。
1.2.2
1.2.2
1.2.2
1.2.2 不同检测类型 ,
,
,
, 亮度标准确定
ALeader AOI 主要包括炉后回流焊 、 炉前锡膏 、 炉后红胶板 、 波峰焊等检测模块 。 每个检测检测模块针
对不同的光源标准 。 ALeader 专用的光源为自上而下分别为 RRGB （ 红红绿蓝 ） 的环塔状光源 ， 其光源参数
如下：
类型 红色 红色 绿色 蓝色
炉后焊锡 40 65 55 128
炉前锡膏 40 40 80 200
炉后红胶 40 65 100 120
波峰焊 40 65 55 128
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1.3.
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算法详解
算法详解
算法详解
算法详解
AOI 检测算法，顾名思义，就是指图像处理技术，能够反馈 AOI 的检测能力。 AOI 检测算法，分为图
像统计建模算法、灰阶处理算法和图像色彩分析算法。
1.3.1.
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1.3.1. 图像统计建模算法
图像统计建模算法 ， 为 ALeader 专用的检测算法 ， 几乎应用所有检测领域 。 AOI 统计建模是通过学习一
系列 OK 样板，观察图像变化并结合所有 OK 图像中看到的视觉偏差，找出元件外形变化和未来可能变化
方式的特征来增强系统识别 OK 与 NG 图像的能力。 其在检测算法中的算法标志为 “ OTHER ” 。 在 学习 O K
样板过程中主要解决如下三个问题：
A 元件外形应该像什么？
即元件的尺寸、形状、颜色和表面图案等。
B 元件会发生什么样的变化？
即元件的自然尺寸、形状、颜色和表面图案等变化规律。
C 元件外形会变化多少？
即元件的尺寸、形状、颜色、表面图案等变化多少是合理的。
最后得到的是一个综合了上述元素的介于 OK 与 NG 间用于测试的标准模型。
1.3.2.
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1.3.2.
1.3.2. 色彩抽取算法
色彩抽取算法，就是指抽取符合设定色度范围和亮度范围的图像抽取算法，主要用于抽取图像的色彩
特征 。 色彩抽取算法 ， 就是指亮度抽取算法 + 色度抽取算法 。 首先 ， 待测色彩点必需符合亮度特征 ， 即待
测色彩点的亮度必需处于标准亮度范围 （ 亮度下限 ， 亮度上限 ） ； 其次 ， 待测色彩点的色度必需符合色度特
征，即待测色彩点的色度要处于标准色度范围。该算法在 AOI 检测算法中的算法标志为 “ TOC ” ，主要应用
于少锡、空焊、错件、缺件、锡少、露铜等缺陷方面的检测。
色彩抽取算法的判定，就是指符合标准亮度，并且符合标准色度范围的色彩点占 ROI 区域的比例，是
否符合标准范围。比如 ROI 区域的实际返回值为 82%, 而标准范围为（ 60 ， 100 ） ，则该检测点为 OK 点。
色彩抽取算法中 ， 在图像上表示为色度三角形 。 该色度三角形在色彩抽取算法中起着重要的辅助作用
，
其图像示意图如下：
①
②