ALeaderAOI 625 使用手册.pdf - 第8页
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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.
1.3.
1.3.
1.3.
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.
1.3.1.
1.3.1.
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.
1.3.2.
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
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上图 ① 为色度三角形 ， 该色度三角形 ， 可以表示任意的色度范围 ， 如炉后焊锡中的 “ 少锡 ” , 如 ② 图 ， 所表
示的色度范围：红色色度（ 0 ， 60 ） ，绿色色度（ 0 ， 90 ） ，蓝色色度（ 65 ， 180 ） 。
色彩抽取算法 ， 能够通过改变其参数 ， 转化为亮度抽取算法和色度抽取算法 。 亮度抽取算法 ， 将标准范
围中的红绿蓝的色度范围都设定为（ 0 ， 180 ） ，仅仅通过标准亮度范围来抽取符合亮度的色彩点，如下图
① ； 色度抽取算法 ， 将标准范围中的亮度范围设定为 （ 0 ， 255 ） ， 通过其色度范围来抽取符合色度的色彩点
，
如下图 ② 。如下：
① 图为亮度抽取算法的参数示意图， ② 为色度抽取算法的示意图。
1.3.3.
1.3.3.
1.3.3.
1.3.3. 直方图统计算法
直方图统计算法，就是指通过统计 ROI 区域内的亮度分布，或者是亮度变化，来判断和检测待测点是
否符合标准范围的灰阶处理分析算法 。 该算法包括最大值 （ Max ） 算法 、 最小值 （ Min ） 算法 、 亮度跨度 （ Range
）
算法和平均值算法。其在检测算法中的算法标志为 “ Histogram ” 。
最大值算法，就是指 ROI 区域内，获取亮度最大的 N% 的亮度点的亮度平均值的一种灰阶统计算法。如
目标区域攻击 1000 个亮度点，亮度值最大的 5% 的亮度点，即 50 个亮度点，该 50 个点的亮度均值为 200
，
则最大值算法的返回值为 200 ，则图像的最大值为 200 。该算法主要用于异物等缺陷方面的检测。
最小值算法，就是指 ROI 区域内，获取亮度最小的 N% 的亮度点的亮度平均值的一种灰阶统计算法。如
目标区域攻击 1000 个亮度点，亮度值最小的 5% 的亮度点，即 50 个亮度点，该 50 个点的亮度均值为 20 ，
则最大值算法的返回值为 20 ，则图像的最大值为 20 。该算法主要应用于异物等缺陷的检测。
亮度跨度算法，就是指 ROI 区域内，统计最大值与最小值的亮度差异的一种灰阶统计算法。如，目标
区域的最大值为 200 ，最小值为 20 ，则亮度跨度为 180 。该算法主要应用于缺件等缺陷的检测。
平均值算法，就是指统计 ROI 区域内所有亮度点的平均亮度的一种灰阶统计算法，该算法主要应用于
缺件等缺陷的检测。
1.3.4.
1.3.4.
1.3.4.
1.3.4. OCV
OCV
OCV
OCV 算法
OCV ， 是指通过分析和获取待测图像的轮廓线与标准样本的轮廓线相似程度的一种图像处理算法 。 该算
①
②