赫立AOI中文客户培训教材(2) - 第27页
算法：符号匹配（ OCV ） 在 检测 窗口指定的区域内，自 动 搜索与 预 先采 样 的字符 / 图 形最 为 相似的 图 像， 并 计 算出相似程度百分比。 算法 举 例： 电 阻 错 件 差异： 丝 印不一 样 步 骤 1. 选择 算法：符号匹配（ OCV ） 点 击 更新模板，截下符合元件 特 性的 丝 印符号，确定 （如果 该 元 件没有极性，将双向搜索打 钩 ）， 可更新一 样 特性的多个模板 2. 设 置合格范 围 ，即与…
报警偏移64.35%<80%
合格
算法：亮度抽取（%））
在检测窗口指定的区域内，获取符合指定的亮度合格范围的像素个数占
窗口总像素总数的百分比数据。
算法举例：电阻偏移
思考：如果电阻上下偏移了会
有什么变化？电阻的电极是不
是会上下移动，此时会出现位
置上亮度变化，当我们找到这
种差异，我们就可以用亮度抽
取（%）来区分这种亮度变化测
试偏移
电极亮度值0.565
本体亮度值0.069
我们把检测窗口放在焊盘中心，
当元件没有上下偏移的时候，我
们希望看到这个窗口内，黑色的
亮度值占有比例越高证明没有
电极侵入，即没有偏移，故抽取
元件本体黑色亮度值部分区分
出和电极亮度的差异，拉大检测
窗口，我们发现，抽中的本体同
样为白色效果，电极部分为黑色
设置合格范围
检测窗口内，抽中的黑色的亮度
像素个数占的比例越高证明电
阻不偏移或轻微偏移，故我们需
设置范围如下（往右拉）
黑 白
少
多
偏移的变化？？？
选中电阻本体亮度值区间
算法：符号匹配（OCV）
在检测窗口指定的区域内，自动搜索与预先采样的字符/图形最为相似的图像，
并计算出相似程度百分比。
算法举例：电阻错件
差异： 丝印不一样
步骤
1.选择算法：符号匹配（OCV）
点击更新模板，截下符合元件特
性的丝印符号，确定（如果该元
件没有极性，将双向搜索打钩），
可更新一样特性的多个模板
2.设置合格范围，即与更新的模
板的相似度百分比大小，越相似
越好
1
2
OK 错件
像素点亮度值
（夸大假设）
线1
线2
线3
线4
3
1
3
0
2
2
1
0
4
5
0
0
9
4
1
3
3
6
6
6
长边线亮度极差
:
（计算长边每条线上最亮和
最暗值的差值）
7
5
6
3
算法计算结果：
亮度投射最小跨度算法最终
计算出的是差值最小的那一
个
3
虚拟图和检测窗口对比
偏移
桥连
侧立
正常 偏一点
偏移
算法：亮度投射最小跨度
在检测窗口指定的区域内，进行窗口长度方向上亮度投射后的
亮度极差运算，并求取极差后的最小数值。可辨识窗口长度方向
上有无极亮或极暗物体横跨窗口的宽度方向。
如果能深刻理解此算法的定义，以上不良项目测试变得比较简单
一定要理解透这个算法的意思，
可以用在很多不良的测试上