产品品牌： Radiant Zemax
&1) 人工检测 && 轻松处理比较复杂的测试要求。但与电子测试方法相比，它相对缓慢，变化较大2) 基于机器视觉的检测 && 非常快捷，测试简单。但很多测试不能反映出人的视觉体验3) 基于影像亮度色度计的检测 && 在速度上介于上述两种方法之间。能够像人那样进行&目测&，而且具有高度的可靠性和可重复性&使用影像亮度色度计系统和相关分析软件，可以评估 FPD 的亮度、色彩均匀度和对比度，并识别 FPD 上的缺陷，这种用途已经被广为接受。影像亮度色度计和机器视觉之间的基本差别在于：影像亮度色度计可以精确地匹配人类视觉感知，包括对光线和色彩均匀度 (以及不均匀性 )的感知。&在本文中，我们将描述如何在全自动测试系统中使用影像亮度色度计，在高速度、大批量的生产环境中识别和量化缺陷。本文内容涵盖测试设置，以及可以执行的测试范围 & 从简单的点缺陷检测到复杂的 Mura检测和评估。测量挑战影像亮度色度计系统是基于 CCD 的影像系统，经过校准之后，它对光线、亮度和色彩的反应与 CIE 模型定义的标准人工观察者相同。可精确地同时测量亮度、色彩及其空间关系。测试时，系统会生成数据，并可随时使用这些数据来确定显示屏均匀性和对比度性能。此外，还可对均匀度差异进行分析，以识别和定位潜在的显示屏缺陷。显示屏测量和分析面临的三大重要挑战是：&1) 识别与人类视觉感知具有高度关联性的缺陷2) 量化缺陷的严重程度3) 快速执行高重复度的分析&缺陷的分析和量化可以作为依据，帮助我们确定导致缺陷的显示屏组件，以及接下来采取的行动 & 例如废弃显示屏或返回进行修理 & 从而提高质量测试的效率，还可以降低成本。与人工视觉检测相比，使用影像亮度色度计的测试更加快捷和灵活，重复度更高，另外它在匹配人类视觉感知方面的精确度高于机器视觉。&影像亮度色度计可以精确地捕获 FPD 上的光线和色彩变化的空间关系，这一优点使得这种测试方法非常适用于评估视觉性能。测量组件和测试通过指定适当的自动测试序列，影像亮度色度计可用于获取广泛、精确的高分辨率数据，以描述特定显示屏的性能。对于典型测试序列，此类测量数据通常可在几秒钟至一分钟之内获取，具体时间取决于显示屏技术和分辨率。使用新的 Mura缺陷分析技术，这些影像可用于确定与物理原因直接相关的各种缺陷之间的细微差异。&要使用影像亮度色度计进行显示屏的自动测量和分析，需要使用组合测量控制和分析软件。我们针对此应用开发的系统整体结构如图 1 所示。该系统的主要组件包括：(1) 科研级影像亮度色度计系统；(2) 基于 PC 的测量控制软件，它不仅控制影像亮度色度计，还控制待测试设备上的测试影像显示；以及 (3) 一套能够运行各种测试的影响分析函数。因此，该系统可针对各种显示屏缺陷 (例如点缺陷、线缺陷和 Mura)提供量化自动检测。&实施的部分测试包括：图 1. FPD AOI 测试设置，影像亮度色度计处在自动软件控制下显示屏缺陷检测应用显示屏缺陷分为很多类型，例如像素缺陷和行缺陷、屏幕制造的物理疵点 (例如脱层 )、屏幕损坏 (例如划痕 )、影像均匀度的疵点 (例如 Mura)。利用对视觉感知的最新研究，我们可以根据人工观察者发现这些缺陷的明显程度 (或者是否明显 )，通过数字方式对这些缺陷进行分类。这个分析过程速度很快，而且重复度很高。它适用于多种显示屏技术，包括液晶、等离子、OLED 和投影显示屏。&在本文中，我们通过分析多个显示屏，演示这些缺陷检测和分类方法。图 2 显示了存在行缺陷的显示屏的光学测量，分析软件在显示屏影像上识别和指示这个缺陷，如图 3 所示。行缺陷是一种比较容易确定根源的缺陷；其起因是液晶屏故障。& &图 2.存在可视行缺陷的显示屏屏幕的光学测量。 & & & & &图 3.行缺陷是由影像亮度色度计 AOI 软件识别的；屏幕上为用户指明了缺陷位置。&图 4 显示了存在点缺陷的显示屏的光学测量；分析软件在显示屏影像上识别和指示这个缺陷，如图 5 所示。如果分析确定该故障的起因是液晶屏像素停滞，则可将点缺陷归类为像素故障。但是，从单个角度直视并不能区分死像素与显示屏玻璃背面微粒之间的差异。在此情况下，需要进行第二道检验以识别故障原因。& &图 4.存在点缺陷的显示屏的光学测量 & 您能看到吗？ & &图 5.点缺陷是由影像亮度色度计 AOI 软件识别的，并在显示屏屏幕上标记，我们放大了该点，让它更容易看到。Mura的检测和分类可能比较复杂。 Mura通常是亮度和色彩的不均匀性，覆盖较大的不规则区域。如果发现亮度和色彩对比度超过了可感知的阈值，则表示检测出 Mura。但是，由于人工感知这些对比度取决于多个因素，包括视距、空间频率和方向，因此我们无法通过查看对比度的简单绝对值，来识别相关 Mura。&在对显示屏缺陷的人类视觉感知建模方面，我们最近取得了进展，这使我们能够从&最小可觉差&(JND)的角度来量化 Mura。基于人工观察员的采样，我们定义了 JND 标度，如果 JND 差异为 1，则从统计上无法察觉；在绝对标度上，JND 为 0，表示没有可视的空间对比度，JND 绝对值为 1，表示第一个可察觉空间对比度 & 这样就能针对各种显示屏技术对显示缺陷进行分级。因此，我们可以处理亮度和色彩的空间分配的影像亮度色度计测量，以创建影像的 JND 映射，其中 Mura缺陷在与人类视觉感知直接关联的前提下进行了分级。图 6 显示了存在 Mura缺陷的显示屏，经过分析后，我们在显示屏影像上识别了该缺陷，如图 7 所示。& & &图 6.对存在 Mura缺陷的显示屏进行影像亮度色度计测 量，您能够找到这个缺陷吗？图 7.该 Mura缺陷是由影像亮度色度计 AOI 软件在显示屏上识别的。它的范围与 JND 值一同显示。图 8 和图 9 显示了识别 Mura的步骤。作为中间步骤，它会生成一个差异影像，显示相对于参考影像的亮度偏差。然后计算显示屏的 JND 映射。请注意，图 7 所示的 Mura测试有意忽略了 JND 影像中的明显边缘效应。这些效应可以简单地单独识别和分类。识别 Mura缺陷并不是基于各区域之间的对比度计算的简单数学计算。首先， Mura区域的大小和形状各不相同。其次，人工感知 Mura的能力受到其他一些因素的制约 & 视频、空间频率和色彩。& & &图 8.差异图片显示了相对于计算参考影像的偏离。Mura的位置突出显示。图 9.显示了显示屏 JND 映射的&伪彩色图像&。显示屏边缘的漏光和明显 Mura缺陷标识为较大的 JND 值。基于影像亮度色度计的 AOI 测试系统可以快速可靠地识别和量化显示屏缺陷。为确定或分类缺陷根源，从而确定显示屏的状态，有时需要人工检测。很多情况下，例如图 3 所示的行缺陷，识别的缺陷及其起因之间存在一对一关系。在这些情况下，我们可以即时对缺陷进行分类，而且无需人工检测。而在其他一些情况下，例如某些 Mura缺陷，缺陷可能有多种原因，因此我们需要更多信息帮助进行分类。执行这种分类的一种高效方法是让人工操作员确定哪种原因是正确的。当需要人工分类时，为了提高效率，TrueTest 会向操作员指示需要进一步检验的缺陷的位置和详细信息。可以在人工判断基础上进行加速，例如专门针对需要分类的缺陷，以及提供适当的细节。&对于图 4 和 图 5 中所示的点缺陷，操作员可以知道暗点的准确位置和相关信息，从而快速确定该缺陷是死像素，还是显示屏玻璃背面的微粒。&总结本文档所述的影像亮度色度计 AOI 测试方法可以应用于多种显示屏技术， FPD(液晶、等离子、OLED)和投影显示屏均可使用。这些方法提供与人工视频感知相关的快速可重复测量，能够通过数字方式标识缺陷特征，因而不仅可以识别显示屏缺陷，还能够按原因对缺陷进行分类。这使我们能够在制造应用中对显示屏进行一致测量，并根据用户定义的标准，自动确定显示屏是否通过测试。更加重要的是，它还可以自动确定修补措施 (例如返工或废弃 )。
Copyright(C)2013&&北京市海淀区中关村大街19号15层办公B1703.&&|&&&&&自动光学检测仪AOI的基本原理
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&&自动光学检测的光源分为两类：可见光检测(用LED光源)和X光检测。此处介绍可见光检测)AOI检测分为两部分：光学部分和图像处理部分。通过光学部分获得需要检测的图像；通过图像处理部分来分析、处理和判断。图像处理部分需要很强的软件支持，因为各种缺陷需要不同的计算方法用电脑进行计算和判断。有的AOI软件有几十种计算方法&检测方法&1.首先调出需要检测产品的检测程序。&2.将需要检测的印制板放在AOI中进行扫描。&3.AOI自动将扫描并计算，将计算结果与检测程序比较，并把计算结果显示出来。&4.连续检测时，机器自动与标准检测程序进行比较，并把不合格的部分记录下来，(做标记或打印出来)。&5.将有缺陷的板送返修站返修。&&AOI的应用&AOI可放置在印刷后、焊前、焊后不同位置。&1.AOI放置在印刷后——可对焊膏的印刷质量作工序检测。可检测焊膏量过多、过少，焊膏图形的位置有无偏移、焊膏图形之间有无粘连。&2.AOl放置在贴装机后、焊接前——可对贴片质量作工序检测。可检测元件贴错、元件移位、元件贴反(如电阻翻面)、元件侧立、元件丢失、极性错误、以及贴片压力过大造成焊膏图形之间粘连等。&3.AOl放置在再流焊炉后——可作焊接质量检测。可检测元件贴错、元件移位、元件贴反(如电阻翻面)、元件丢失、极性错误、焊点润湿度、焊锡量过多、焊锡量过少、漏焊、虚焊、桥接、焊球(引脚之间的焊球)、元件翘起(竖碑)等焊接缺陷。&&光检测光检测&BGA的焊点在器件的底部，用肉眼和AOl都不能检测，因此，X光检测就成了BGA器件的主要检测设备。&目前x光检测设备大致有三种档次&1.传输X射线测试系统——适用于单面贴装BGA的板以及SOJ、PLCC的检测。缺点是对垂直重叠的焊点不能区分。&2.断面x射线、或三维X射线测试系统——克服了传输x射线测试系统的缺点，该系统可以做分层断面检测，相当于工业CT。3.目前又推出X光ICT结合的检测设备——用ICT可以补偿x光检测的不足。适用于高密度、双面贴装BGA的板&AOI误差众所周知AOI能完成PCBA的定性检测。作为定性检测主要检测漏件、错件、错位、反贴、立碑、侧立、空焊、短接等。作为高性能的AOI还能完成PCBA的定量检测，例如检测元件位移量、焊点润湿角等。如果某品牌AOI只提供良或不良（Good or Not Good）报告，那么那AOI只进行定性检测。也许有人以为如果AOI给出某些测量数据，就算进行定量检测。其实给出测量数据只是定量检测设备&的必要条件，作为充分条件是说明检测数据的有效性。检测设备制造商必须让用户知道其设备的系统误差。&自动光学检测仪（AOI）硬件主要包括：图像采集系统、运动控制系统、计算机。 图像采集系统由摄像头、图像采集卡、镜头、光源等三部分组成。 摄像头主要特性有：CCD像素、CCD尺寸、扫描方式、颜色、传输方式等等。目前AOI中使用的摄像头的CCD像素从几十万到几百万，在相同分辨率的条件下，像素越高视场范围越大。PAL标准为752X582像素，约43万像素，是目前AOI使用的最低标准，一般使用较低CCD像素的AOI生产商不提供这一重要参数指标。CCD尺寸一般有1/3”、1/2”、2/3”等，CCD尺寸越大图像越清晰。1/2”CCD大小为6.4mmX4.8mm，2/3”CCD大小为8.8mmX6.6mm。&扫描方式有一维扫描（线阵CCD）和二维扫描（面阵CCD）之分，一维扫描速度比较快，但扫描控制要求比较高，二维扫描对机械要求较低，但整体扫描速度较慢，目前大部分AOI使用面阵CCD。颜色方面有黑白、彩色之分，彩色图像感觉比较直观，实际上在AOI图像处理中大部分使用灰度图象处理，CCD颜色对AOI性能影响较小。目前使用单摄像头的AOI一般使用彩色摄像头，使用多摄像头的AOI使用单色摄像头。在传输方面有模拟和数字之分，模拟传输摄像头噪声较大，对工作环境要求较高。数字传输摄像头在传输过程不会引入噪声，图像比较清晰，尤其在工作环境比较恶劣的条件下优点更为突出。&AOI误差由三大部分组成，运动误差、图像采集误差、图像处理误差。&运动误差或者说机械误差包括：电机误差、传动误差、控制误差、定位误差等。电机误差比较容易理解，以步进电机为例，步进电机由冲压的带齿硅钢片堆叠组成转子和定子，在冲压和堆叠过程均存在误差，一般步进电机在堆叠完成后需要进一步加工，消除（减小）误差。不管怎样处理步进电机的齿的大小和等角分布总存在误差。同步带传动误差主要是同步带的柔性产生误差；丝杆传动误差包括：连轴器弹性误差、丝杆线形误差、支撑轴承轴向误差。虽然丝杆传动误差包括多种因素，但总体说来丝杆传动误差一般比同步带传动误差较小。步进电机控制误差在细分技术上包括：步进电机驱动器输出电流的线形误差、失步等。伺服电机的控制误差主要编码器的误差。定位误差主要指原点定位误差，一般使用光电位置传感器指示原点参考位置，原点定位误差与定位信号的硬件设施和定位过程有关。&图像采集误差或者说光学误差包括：光学镜头误差、摄像头误差、模数转换量化误差、光学系统安装误差。光学系统安装有固定安装和可调安装方式，不管哪一种安装都存在一定的误差，不能准确保证每像素20微米或每像素25微米的设计值。固定安装的放大倍数基本固定，设备一致性较好，可调整安装比较灵活，但同时调整比较费时。&&图像处理误差或者说软件误差包括编程误差和检测误差。由于图像存在一定的噪声，如果算法收敛性、稳定性欠佳可能出现较大误差。软件误差比较复杂，必须通过对软件评价才可能确认&1PCB定位在AOI软件中有Mark的功能，其功能主要是修正PCB的放置误差。由于每块PCB切割或每次PCB放置都存在差异，AOI软件通过Mark功能对上述误差进行修正。Mark是成对使用，在编程时设置两个Mark点，两个Mark点尽可能相隔远些，一般在PCB的对角线上选择两个Mark，而且尽可能选择敷铜板的图案作为Mark。AOI软件能测量编程用PCB的Mark参考位置，在检测时检测Mark的位置，根据Mark对的x、y误差对其后的各检测点的位置进行修正。当Mark点找不到时或检测PCB转动过严重时AOI软件均能报错。 一般AOI软件已考虑到连板的贴片情况，因此有两种Mark功能一种是PCB的Mark功能，另一种是模块Mark功能。使用PCB Mark功能时只有两个Mark，使用模块Mark功能时Mark点数是模块数的两倍。人所周知检测Mark点需要化额外的检测时间，应根据需要合理选用Mark功能.如果连板是固定的即焊接完成后才割开一般选用PCB的Mark功能，如果连板是贴片前一块块拼接那应该使用模块Mark功能。&& 具有模块Mark功能的AOI在编程时模块拷贝操作会自动识别模块Mark是否合理，而且在Mark进入检测范围能智能移动模块位置。&&
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中国自动光学检测技术及AOI设备产业发展现状与前景趋势研究报告版
自动光学检测技术,,,
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&中国自动光学检测技术及AOI设备产业发展现状与前景趋势研究报告版-------------------------------------------------------【报告编号】 89740【电话订购】 010-【节假日请拨手机】 【联 系 人】 郭佳丽【在线 qq 】 【出版日期】 2018年1月【报告价格】 [纸质版]:6500元 [电子版]:6800元 [纸质+电子]:7000元 【交付方式】 emil电子版或特快递报告目录： 第一章 AOI工作原理 8第一节AOI概述 8一、定义 8二、主要特点 8三、原理简图 9第二节 分析算法 9第三节 图像识别 10一、图像分析技术 10二、运算法则 10三、统计建模技术 11四、柔性化技术 11五、立体视觉成像技术 12&第二章 AOI设备在应用领域及发展趋势 13第一节 AOI设备的应用领域 13一、PCB行业检测 13二、IC行业检测 14三、LCD行业检测 14四、PCBA检测应用 15第二节 AOI设备发展趋势 15一、图形识别法成为应用主流 15二、AOI技术向智慧化方向发展 16三、AOI与SPC的进一步结合 16四、真正的彩色图像处理技术 17五、电子组装综合测试技术 17&第三章 自动光学检测技术研究进展 23第一节 FPC外观缺陷自动光学检测关键技术研究 23一、FPC 裸板缺陷检测拟解决关键问题分析 23二、焊盘纹理粗糙度分析与缺陷识别 24三、机器视觉的FPC检测设备的开发 25第二节 面向PCB检测的AOI系统关键技术研究 25一、PCB图像的去噪与分割研究 25二、基于特征的PCB图像拼接算法研究 26三、PCB图像精确对准研究 26四、PCB缺陷检测技术研究与系统实现 26第三节 硅太阳能电池制备过程的全自动视觉检测设备关键技术研究 27一、视觉检测系统方案设计 27二、图像获取与预处理研究 28三、缺陷特征提取与检查算法 29第四节 多目机器视觉的光学薄膜表面缺陷在线检测技术研究 29一、光学薄膜缺陷成像研究 29二、光学薄膜缺陷检测算法流程 32三、缺陷图像分割算法研究 33四、光学薄膜缺陷检测原型系统 36第五节 微小三维尺寸自动光学检测系统的关键技术研究 37一、微小三维尺寸自动光学检测关键技术 37二、电路板锡膏三维测量系统 38三、微小直径高精度测量系统 39第六节 自动光学检测其它技术分析 40一、印刷电路板自动光学检测系统精确校准 40二、电子组件焊点检测技术 40三、基于机器学习的PCB孔位信息在线光学检测 43四、TFT-LCD面板光学检测自动对焦系统设计 43五、自动光学检测设备重复定位精度测试与分析 44六、新型高密度电路板的自动光学检测系统设计 51七、高精度光学自动检测仪快速对焦方法研究 51八、电子组件焊接质量的自动光学检测系统研究 58九、印刷电路板焊点的智能检测 59十、SMT质量检测中的AOI技术及应用 59十一、自动光学检测技术在芯片封装中的应用 60十二、自动光学检测在系泊链测量中的应用 60&第四章 中国及全球PCB制造技术的研究 61第一节 PCB芯片封装焊接方法及工艺流程的阐述 61一、PCB芯片封装的介绍 61二、PCB芯片封装的主要焊接方法 65三、PCB芯片封装的流程 66第二节 光电PCB技术 67一、光电PCB的概述 67二、光电PCB的光互连结构原理 68三、光学PCB的优点 69四、光电PCB的发展阶段 69第三节 PCB技术的发展趋势 70一、向高密度互连技术方向发展 70二、组件埋嵌技术的发展 71三、材料开发的提升 71四、光电PCB的前景广阔 71五、先进设备的引入 72&第五章 中国PCB电路板生产现状分析 73第一节 PCB电路板行业总体规模 73第二节 PCB电路板产能概况 74一、年产能分析 74二、年产能预测 74第三节 PCB电路板市场容量概况 75一、年市场容量分析 75二、产能配置与产能利用率调查 75三、年市场容量预测 75第四节 PCB电路板产业的生命周期分析 76第五节PCB电路板产业供需情况 77&第六章 2016年中国IC封装技术研究 78第一节 中国IC封装技术热点聚焦 78一、封装测试技术新革命来临 78二、芯片封装厂封装技术或转向铜键合 79三、RFID电子卷标的封装形式和封装工艺 80四、降低封装成本 提升工艺水平措施 84第二节 2016年中国IC封装市场政策环境分析 86一、电子产业振兴规划解读 86二、IC封装标准 95三、内需拉动业，IC业政策与整合是关键 96四、相关行业政策及对IC封装产业的影响 98第三节 2016年中国IC封装市场技术环境分析 99一、高端IC封装技术 99二、中高端IC封装技术有所突破 100三、IC封装基板技术分析 103第三节 2016年中国高端IC-3D封装发展总况 108一、3D-IC技术蓬勃发展的背后推动力 108二、3D-IC封装的快速普及 110三、3D封装技术将显著提升电源管理器件性能 112四、3D芯片封装技术创新 112五、Tb级3D封装存储芯片 113&第七章 年中国自动光学检测设备AOI行业消费现状分析及预测 114第一节 中国自动光学检测设备AOI主要应用领域分析 114第二节 中国自动光学检测设备AOI需求分析 114一、 中国自动光学检测设备AOI消费现状分析 114二、年中国自动光学检测设备AOI需求量分析 115第四节 年中国自动光学检测设备AOI行业需求量预测 115&第八章 年中国自动光学检测设备AOI市场价格分析及预测 117第一节 中国自动光学检测设备AOI市场价格分析 117一、年中国自动光学检测设备AOI年平均价格情况 117二、2016年中国自动光学检测设备AOI市场最新价格情况 117第二节 年中国自动光学检测设备AOI市场价格分析与预测 118&第九章 年中国自动光学检测设备AOI进出口预测分析 119第一节 中国自动光学检测设备AOI行业历史进出口总量变化 119一、年自动光学检测设备AOI行业进口总量变化 119二、年自动光学检测设备AOI行业出口总量变化 119三、自动光学检测设备AOI进出口差量变动情况 120第二节 中国自动光学检测设备AOI行业历史进出口结构变化 120一、自动光学检测设备AOI行业进口来源情况分析 120二、自动光学检测设备AOI行业出口去向分析 121第三节 年中国自动光学检测设备AOI进出口预测 122&第十章 年自动光学检测设备AOI行业市场竞争格局分析 123第一节 自动光学检测设备AOI市场特征分析 123一、自动光学检测设备AOI产品特征分析 123二、自动光学检测设备AOI价格特征分析 123三、自动光学检测设备AOI管道特征 124四、自动光学检测设备AOI购买特征 124第二节 自动光学检测设备AOI行业集中度分析 124第三节 自动光学检测设备AOI行业规模经济情况分析 124第四节 自动光学检测设备AOI行业格局以及竞争力分析分析 125一、行业整体竞争格局及态势分析 125二、区域市场竞争格局及态势分析 126第五节 自动光学检测设备AOI行业进入和退出壁垒分析 126&第十一章 重点企业经营状况分析 128第一节 东莞市神州视觉科技有限公司 128一、公司概况及产品分析 128二、公司经营情况分析 129三、公司未来投资前景 129第二节 台湾德律科技 132一、公司概况及产品分析 132二、公司经营情况分析 132三、公司未来投资前景 132第三节 深圳易科讯科技公司 135一、公司概况及产品分析 135二、公司经营情况分析 135三、公司未来投资前景 135第四节 北京星河康帝思科技开发股份有限公司 138一、公司概况及产品分析 138二、公司经营情况分析 138三、公司未来投资前景 139第五节 深圳振华兴科技有限公司 141一、公司概况及产品分析 141二、公司经营情况分析 142三、公司未来投资前景 142&第十二章 年中国自动光学检测设备AOI行业发展预测分析 145第一节 年中国自动光学检测设备AOI产业宏观预测 145一、年中国自动光学检测设备AOI行业宏观预测 145二、年中国自动光学检测设备AOI工业发展展望 145三、中国自动光学检测设备AOI业发展状况预测分析 145第二节年中国自动光学检测设备AOI市场形势分析 146一、年中国自动光学检测设备AOI生产形势分析预测 146二、影响中国自动光学检测设备AOI市场运行的因素分析 146第三节 年中国自动光学检测设备AOI市场趋势分析 148一、年中国自动光学检测设备AOI市场趋势总结 148二、年中国自动光学检测设备AOI发展趋势分析 148三、年中国自动光学检测设备AOI市场发展空间 149四、年中国自动光学检测设备AOI产业政策趋势 150&图表目录：图表 1 年我国PCB电路板行业产值规模分析 68图表 2 年我国PCB电路板产能分析 69图表 3 年我国PCB电路板产能预测 69图表 4 年我国PCB电路板市场容量分析 70图表 5 年我国PCB电路板市场容量预测 70图表 6 PCB电路板行业生命周期的判断 71图表 7 年我国PCB电路板产业供需情况 72图表 8 年我国自动光学检测设备AOI消费分析 109图表 9 年我国自动光学检测设备AOI需求量分析 110图表 10 年我国自动光学检测设备AOI行业需求量预测 110图表 11 年我国自动光学检测设备AOI年平均价格情况 112图表 12 年我国自动光学检测设备AOI市场价格分析与预测 113图表 13 年我国自动光学检测设备AOI行业进口总量变化 114图表 14 年我国自动光学检测设备AOI行业出口总量变化 114图表 15 年我国自动光学检测设备AOI进出口差量变动情况 115图表 16 2016年我国自动光学检测设备AOI行业进口来源情况分析 115图表 17 2016年我国自动光学检测设备AOI行业出口去向分析 116图表 18 年我国自动光学检测设备AOI进出口预测 117图表 19 年我国自动光学检测设备AOI市场规模分析 119图表 20 2016年我国自动光学检测设备AOI市场需求区域格局分析 121
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自动光学检测
针对当前AOI采用的基于PC机的运动控制系统,其运动控制功能固定、不可编程,且在长期使用过程中出现PC机死机,线程阻塞,总线竞争等问题,提出了一种基于图编程,4层程序架构的PCB-AOI运动控制系统的设计.首先,介绍了该系统的软、硬件架构;然后,详细阐述了该系统的运动控制功能的图编程原理,包括通过在主CPU内存中设置运动参数、状态标志、运动命令来实现该系统对运动过程的控制;再重点论述了DLL层与梯形图层通过串口通信的来实现交互,串口通信采用主请求/从响应模式,保证了通信的安全和稳定性,梯形图层与硬件驱动层通过内存共享的来实现数据交互问题;最后,将该设计应用于PCB-AOI运动控制系统上.实践结果表明,该系统运动功能完善、稳定、定位精度高、可编程性强,具有较高的推广应用价值.
为了检测出高密度印刷电路板（HDIPCB）中的多种焊接缺陷，对用于自动光学检测（AOI）设备的多角度多色彩LED照明装置的控制系统进行软硬件改进，设计了一种以Freescale-MC9H12XS128为微控制器的多彩照明控制系统。控制系统的硬件结构简单，可同时对4组LED阵列进行脉宽调制控制，根据实际图像的提取效果，通过接收主控上位机发出的指令，对不同LED阵列进行颜色选择和256级光照亮度的调节。实验结果表明，该系统能满足AOI设备对照明装置提出的各种要求，使照明系统光照均匀，光强可调，响应快，发热量小。
基于机器视觉原理的自动光学表面缺陷检测技术是当今工业生产中在线检测表面缺陷的一种新的技术方法,是精密制造与组装工业过程中保证零部件表面质量的重要检测手段。以液晶面板TFT阵列表面缺陷自动光学检测为例,介绍了表面缺陷自动光学检测的基本组成原理,阐述了周期纹理背景表面上的表面缺陷检测方法、缺陷信息处理的基本过程与实用算法。针对表面缺陷检测图像处理技术难题,详细论述了表面缺陷扫描图像中的周期纹理背景傅里叶变换频域滤波方法、缺陷分割双阈值统计控制法,并用实验结果给出了例证。
特征点的提取在一定的意义上可以理解为图像的识别和定位，传统的定位点提取方法有手动区域选择法、自动图像分割法、XLD模板法等，本文提出了一种新的定位点识别方法，即通过两条线的交点形成定位点。经实际测试，证明这种方法在多种复杂的图像环境中可以对定位点进行定位和识别,并得到较高的定位精度。实验结果也表明该方法还可以应用到其他一些图形物体的图像识别中。
详细介绍了自动光学检测技术在液晶显示屏背光源模组表面缺陷在线检测中的应用,分析并比较了背光源模组缺陷自动光学在线检测中的成像技术、检测系统的组成、结构原理与设计方法,阐述了检测结果为不良品的返修方法。给出了背光源模组表面缺陷常见缺陷的种类和缺陷分类判断准则,把种类繁多的背光源模组表面缺陷分为画面缺陷、外观缺陷与异常缺陷;根据背光源模组缺陷形成的原因、种类,设计了背光源模组缺陷点灯检测和非点灯检测两种自动光学检测方案,所设计的自动光学检测方案对背光源模组组装产业开发缺陷检测系统具有有益的参考价值。
应用自动光学检测仪检测印刷电路板图像的过程中，图像去噪是至关重要的一个步骤，针对PCB板图像对比度差、动态范围小、图像模糊等问题，提出了一种改进的小波阈值去噪算法。该算法对含噪声的PCB图像进行小波分解，在对分解后不同尺度下的小波系数按照改进的阈值方法进行处理的基础上，进行PCB图像重构。实验结果表明，该方法的均方根误差以及峰值信噪比值均优于传统的软硬阈值去噪方法，是一种有效的图像滤波算法。
在现代电子工业中，由于电子技术的快速发展，印制电路板（PCB）在各个领域得到了广泛应用。同时人们对PCB的质量提出了更高要求，因此自动光学检测（AOI）逐渐在PCB检测中得到应用。由于圆形图像在PCB板中有着广泛的存在，因此讨论了一种基于Hough变换的PCB板中圆形图像的检测，为AOI检测圆形图像提供了一种方法。通过仿真，给出了原理性试验结果。
在现代电子工业中，由于电子技术的快速发展，印制电路板（PCB）在各个领域得到了广泛应用。随着表面贴装技术（SMT）的发展，PCB板上的元件密度越来越高。为了完成PCB板的制作与使用，需要对其中的PCB Mark进行定位和校准，主要讨论了一个基于Hough变化和最小二乘方法下的定位校准方法，为多边形的印刷电路板识别符（PCB Mark）定位校准技术提供了一个新思路。
对我国液晶面板自动光学检测技术的专利申请总体态势、主要申请人、技术生命周期、热点技术领域和法律状态等方面展开分析。研究结果显示，我国液晶面板自动光学检测技术目前尚处于技术成长期．企业是液晶面板自动光学检测技术的研发、创新主体，未来我国液晶面板自动光学检测技术的专利活动以自动光学检测方案供应商为主。
针对自动光学检测（AOI）平台运行过程中的定位精度控制问题,提出了一种基于速度和加速度前馈控制与PID反馈控制的复合控制算法,该算法对输入量进行跟踪补偿控制以消除系统稳态误差,用于提高AOI平台定位精度;基于开放式的数控系统设计方法设计了AOI平台;在Matlab/Simulink环境下,构建了基于该复合控制算法的定位精度控制仿真模型,仿真结果验证了复合控制算法的有效性;将该复合控制算法作为ACR9000控制器的控制算法,并基于ACR9000控制器进行AOI平台实验研究;应用该AOI平台进行了印刷电路板（PCB）检测实验,实验结果表明文中复合控制算法能够提高AOI平台定位精度,AOI平台的定位精度满足印刷电路板检测要求,可以将该AOI平台用于印刷电路板检测。
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