东莞市神州视觉科技有限公司

刘 恋

1.5AOI图像对比算法

  图像对比即设定一个标准的模板与目标进行对比分析，是目前采用的最为广泛的一种外观检查方式，其原理是通过RGB通道值和像素值的元素按照一种数学计算方式来得到结果。

1.6ALeader AOI统计建模图像对比

  近年来，将统计建模应用到AOI领域最先由神州视觉ALeader AOI提出，统计建模图像对比即在制作标准图像的时候通过学习一系列OK图像的样本，分别提取各种图像的变化特征，最终生成一个综合标准图像及参数标准图像。总之，我们无法判断和定论各种算法孰优孰劣，但我们完全可以相信，任何单一的算法是根本解决不了SMT装配的所有不可预知的工艺问题的。因此取各种算法的长处用以对口检测正成为AOI领域的研究课题。

2.0 AOI多算法对口的检测技术

  欲采用不同的算法对口不同的检测项目，必须了解什么样的算法最合适某个部位检查，有了这个前提，才能对演算法进行严谨的实验和训练，下面的文章将以ALeader AOI为例一一进行解析。神州视觉ALeader AOI早期的ALD-H-350系列设备是单一的统计建模图像对比技术，运用这种技术的优势是使用简单、人为影响的因素低，缺点是需要进行反复的学习模板。自ALeader AOI 5系列6系列以来，就完全摒弃了单一的处理模式，采用了多种算法结合的方式。在ALeader AOI当中，对一个电阻进行检测会自动分为四个部分进行检测，自动生成四个检测框，分别是两端的焊点（焊盘部分）、元件本体、字符丝印。

1、元件本体：采用统计建模图像比对方式进行检测。

2、丝印字符：采用OCV字符校验技术进行检测。

3、焊盘部分：采用OCV字符校验技术进行检测。

2.1图像对比是如何知道结果的？

  图像对比是以数字信号为基础，通过数学方式计算得来。任何一副图片都经过图像采集卡进行了数字转化，下图中每个方格便是对应的像素值，通过标准图片的值与待测图片的值比较，在规定的范围内便OK，超过则视为NG。

2.2ALeader AOI统计建模的原理是什么？

  统计建模是通过统计一系列OK图像的样本，最终生成了图片的基本信息模板和参数标准的模板，在统计建模的过程中基本解决三个问题：待测物体大概像什么？装配过程中会发生什么变化？它会变化到什么程度?

2.3 OCV字符检验技术

使用OCV字符校验技术对电阻、三极管、二极管、IC、BGA的丝印检验，不需要进行学习，自动识别其轮廓的相似度。以字符“8”为例，首先对图片进行滤除红色灰度化，再调整亮度与对比度，图片相对处理较清晰时进行二值化闭合运算，再对图形进行SOBEL边缘检测，将图形的毛刺及边缘做处理，最后通过一种数学拟合的方法，将边缘圆形转化为二维三次函数将圆形的特征用参数a、b、c、d、e、f、g、h、i、j表示。数学拟合可通过下式等到：ax3+by3+cx2y+dxy2+ex2+fy2+gxy+hx+iy+j=0

2.4短路检测（垂直通路投影技术）

  检测短路（两个焊点间的锡膏桥接），可以通过图像对比的方式实现，且效果不错，但误判较高，实验证明采用垂直投影的方法不用对标准图片进行学习建模，其次有较高的检出率和较低的误判率。

  除此之外，神州视觉ALeader开发的外观检测设备还具备了其它算法，可以检测电脑键盘、手机、遥控器等键盘，还有色环电阻的检测、SMT铆钉装配检测、红胶溢胶检测等，这些检测都具有不同的算法。总而言之，对于AOI（自动光学检测设备），笔者认为核心就是软件的算法，算法运用科学合理，才能使设备具有最高的检出率和最低的误判率，使用多重算法可以有效的解决各种不良品的检测又具备较高的易操作和管理性。当然，我们也不能断言，一台使用了多种算法的AOI就是完美的，还必须去不断的实验、操作，找出最为合适的算法应用不能的检测内容，AOI的发展必定朝零误判和百分百的检出率方向走，如能解决这一问题，AOI也可以植入更多的自动化功能，如自动返修、自动分类等等。随着人们对AOI的不断认知和改良，使用AOI实现自动化装配终有一天成为现实，这将是AOI开发商们致力研究的课题。