秦立娟

摘 要：AOI技术是现代检测技术的新概念，它的出现促进了表面贴装技术的发展和革新。目前AOI技术正被广泛应用在全世界各种离线和在线用途上，尤其适合发现和预防各种和焊接有关的缺陷。本文对AOI的工作原理进行阐述，并通过分析软件算法及分析漏报误报使操作者掌握相关知识，为合理使用AOI提供依据。

1 引言

随着电子领域的迅猛进步、特种元器件的陆续上市，元器件多元化的功能让单位面积的引脚数快速增多，加快了QFP、TCP 向BGA、CSP 的过渡，导致PCB科技也发生了显著的改变。PCB 商品也朝着超薄类、微小类、高精度、细间距的模式过渡。线路板上元器件安装密度提升，PCB的线宽、间距、焊盘也愈发精细，已达到微米级，复合层功能也变得愈加繁琐。人工目测方式已与当代电子科技发展准则已经不相符合。AOI已转换成PCB领域中不可获取的检验系统。

2 AOI的作用

AOI系统的主要作用就是检测PCB在制造过程中的缺陷，进行过程控制，通过改正工艺来消除或减少缺陷。通常把AOI系统置于生产线上关键位置，监控具体生产状况，并为生产线工艺的调整提供必要的依据。如进行贴片质量检验，锡膏印刷质量检验，焊接质量检验等。

在PCB制造过程中，需要检测的主要项目：虚焊、少锡、锡球、短路、拉尖、错件、少件、极性、偏移、立碑、反转、破损、IC弯脚、异物等。

3 AOI系统认识及工作原理

3.1定义

自动光学检测仪（AOI-Automated Optical Inspection）是应用于表面贴装（SMT-Surface Mounted Technology）生产流水线上的一种自动光学检查装置，可有效的检测印刷质量、贴装质量以及焊点质量。通过使用AOI作为减少缺陷的工具，在装配工艺过程的早期查找和消除错误，以实现良好的过程控制。早期发现缺陷将避免将不良品送到后工序的装配阶段，AOI将减少修理成本将避免报废不可修理的电路板.

3.2工作原理：

目前国内市场上可见的AOI品牌众多，每种AOI各有所长；每个品牌的AOI优势主要体现都取决于其不同的创新核心软件算法，通常采用的软件算法有：模板比较、边缘检查、灰度模型、特征提取、固态建模、矢量分析、图形配对和傅里叶氏分析等，但尽管算法各异，AOI的运作原理基本相同。

从上图1看到，塔状的照明系统给被检测的元器件予以360度全方位照明，然后利用高清晰的CCD摄像机高速采集被检测元器件的图像并传输到电脑，专用的AOI软件根据已经编制的检测程序进行比较、分析，判断被检测元器件是否符合预订的工艺要求。简单来说AOI检测元器件的过程就是模拟工人目视检查SMT元器件，是将人工目视检测自动化、智能化、程序化。

三种光线通过一个合适的角度照射到元件，在相对平整的焊锡面（焊盘）将会发生镜面反射，只有红光经过近似垂直的方向照射后也正好反射到相机中，绿光和红光通过反射均不能进入相机，所以我们在相机中看到焊锡平面（焊盘）处为红色。一般焊点处的“斜坡”处的角度在 50°，通过蓝光经过斜面的反射刚好进入相机，绿光和红光被反射在相机以外，所以我们在相机中能看到焊锡“斜坡” （锡面）处为蓝色。由于元件本体表面相对粗糙，经过三种光的照射会形成漫反射，红绿蓝三色光混合后相当于白色光照射，所以我们在相机中看到元件本体的颜色是元件原有的颜色。

4 软件算法

4.1图像对比

图像对比的基本原理是先建立一个参考图像，然后不断的“学习”相似的待测图像，将我们认为OK的像信息与原先的参考图像进行不断的叠加，将我们认为NG的图像信息屏蔽，通过多次学习后，计算机将会自动生成一个虚拟的“标准图像”并自动生成误差范围。在检测时，计算机将待测的图像与“标准图像”进行对比，对比的主要图像信息包括件的尺寸、角度、偏移量、亮度、颜色以及位置等。当误差范围在允许的范围内即为 OK，反之为NG。

4.2灰阶解析

在一幅黑白（灰度）图像中，灰度图像是一种具有从黑到白256级灰度色域或等级的单色图像。该图像中的每个像素用8位数据表示，因此像素点值介于黑白间的256（0-255）种灰度中的一种。也可将灰阶理解为“亮”和“暗”的关系（0为黑色，最暗，255为白色，最亮），该图像只有灰度等级，而没有颜色的变化。灰度解析的方法一般对图像的“黑白比例”和“亮度”进行分析和判断。

在AOI的灰度分析中，一幅黑白图片，每个像素的灰度值是 0-255中的一个值，某个值的灰度值在这幅图像中占有相应的比例，如果我们将这种灰度值在这幅图像中比例设为检测的阀值，如相应的比例在阀值内即为OK，反之为 NG。同理，AOI可以分析一幅图像中的每个像素的亮度值，可将所有像素点的中最大亮度、平均亮度、最小亮度设为检测阀值，如果该幅图的上述亮度在阀值内即为 OK，反之为NG。

4.3 IC桥接

IC 桥接为针对IC短路的专用检测方法，编程和调试十分简单。

IC 引脚通过光源照射后，引脚和焊锡为金属成分具有较好的反光性，而引脚之间正常情况下没有金属成分（没有焊锡）反光性较差，通过软件将图像二值化处理后（黑白处理），引脚和焊锡因为较好的反光从而亮度较大呈现为白色，引脚之间因较差的反光从而亮度较小呈现为黑色（两者可反向处理）。如果引脚之间出现短路（桥接），则引脚之间的短路的焊锡同样因为较好的反光性呈现白色，故软件很容易就能判断是否短路。对于 IC 引脚之间的焊锡量的多少可调整相应的检测阀值，以减少误判率。

4.4文字识别（OCR）

OCR（光学字符识别），是指电子设备（如扫描仪或数码相机）检查纸或其它媒体上的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。

在AOI检测SMT元件时，同理，首先将元件上图形进行文字转化，通过软件识别后与计算机的字库进行比对，最后输出文字识别结果。识别过程：图像→二值化处理→字符分割→识别→对比字库→识别结果在AOI的运用中，由于大部分元件的字符印刷沒有统一的标准，特别是贴片电阻上的丝印，没有标准的字体，字号大小 ，丝印质量不稳定等，OCR的识别非常困难，目前对于 IC、PCB板上或其它具有的规则丝印字符的识别率可以高达95%以上。所以目前 AOI对IC及其它有规则字符的元件的“错料”具有非常高的检出率。当然，随着元器件的丝印规则化和OCR识别率的不断提高对于元件的“错料”检测率会逐步趋于 100%。AOI放置在锡膏印刷后，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。

5.AOI的应用

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、元件贴反白、元件侧立、元件丢失、极性错误、以及贴片