插件AOI在生产上的应用

近年来，AOI设备在行业中越来越普及。AOI凭借其高速，灵活，投入成本低的特点，在行业中引起一阵不小的潮流。纵观整个电子制造行业，SMT面的AOI已经发展了非常成熟了，可谓百家争鸣，各大主流品牌都发展出了属于自己的一套软件算法和照明方式。

近年来，针对插件检测的AOI也开始渐渐在市场显现。由于插件面的情况远较于SMT部品要复杂，尤其是一些手插部件，轻微的倾斜就可能引起传统AOI软件算法的误判；并且，插件的高低层次不一，使得目前SMTAOI的一些普通镜头无法准确对焦进行照相。
因此，市场上有技术能力和愿意花这个成本去开发插件AOI的厂商****。插件AOI在中国的认知度也并不高，目前插件面的主流测试手段还是人工目检。只有部分国外大厂采用该类型设备进行自动化检测。

拿日本的REXXAM AOI举例来说，该设备从一定意义上说，是传统SMTAOI的一种延伸。但为了满足插件面测试的需求，在设备的软件和硬件方面都进行了改良和重新设计，其要点可以概括为：
1.超景深的摄像头。使得摄像头的对焦平面纵深的延展化，达到清晰摄取各种高度元件图像的目的。目前主流品牌的插件AOI，焦平面深度基本都可达70mm,基本可以满足大部分高度插件的测试需求。
2.特征化软件算法。由于插件面检测条件极其苛刻，需要在软件上大幅进行优化。如：通过机内算法，屏蔽色环电阻表面的反光；连接器针座数量自动判断；电解电容的倾斜允许范围等。
3.更**的照明方式。插件面受元件高低以及不规则部品的影响，会使得光线条件变的**复杂。因此，需要更多的照明条件，部分元件的检测甚至需要用不同方向的光线多次照射才能趋于稳定。

目前，插件面AOI检测方面，由于原始的图像对比完全跟不上需求，所以基本无一例外的必须采用特征点算法来进行测试。从而使后期的误报率和测试效率控制在一个合理的范围内。因此，前期编程必须要通过仔细考量，选择合理的算法和照明方式，建立起完善元件数据库。其要点可以概括为以下几点：
1.根据测试需求，选择多段照明，分层编程。以连接器为例：对于极性，针座数量，偏移，浮起测试需求，分别以侧面，反射抑制，普通照明方式对应。
2.合理选择特征点和基准点。对于不规则部品的测试，合理选择特征点是关键要素，另外在选择特征点时，还需要用不同的照明方式加以配合。比如：选择插件的极性特征点就需要用侧面照明加以配合。从理论上说，外观检测的基准点只需要一个，用来加以调节PCB板的整体坐标。而从实际应用情况来看，如果对PCB进行划区或者是针对关键元件不规则划分基准点，能使得误判率更低。3.尝试选择多种不同的测试模式。鉴于插件部品情况的复杂性，很难用单一的测试模式来进行全局性覆盖。一般比较利润化的总结为：极性，错插问题等通过特征点分析来计算；对于和基板颜色相近，并且无任何特征点的物品，通过灰阶模式来计算；对于波峰焊焊点检测，通过焊点分层反射模式来测量。但有时候一个些个别的元件，我们往往发现通过特定的模式无法进行准确判断，这时候，不妨用其他的计算模式来尝试下。

插件AOI受限于测试部品的复杂程度，在软件前期上手方面对人员有一定要求，编程难度要比传统的图像对比方式高，当然正因为前期编程不得不考虑各种各样的元件多样性，使得后期的直通率相较于传统SMTAOI反而要高不少。插件AOI的直通率一般能控制在94%以上的话，基本可以实现产线的无人化了；当然，目前一些大厂的插件AOI直通率在98%的也不在少数。
提高插件AOI检测效果的方面还有很多，很多SMTAOI编程所的侧重点如检测框框取，测定条件加入等完全可以延伸到插件AOI的应用上来，这里就不一一阐述了。