智能AOI和传统AOI的区别

真正的一键编程,是采用了深度学习来自动提取图片特征后,在不需要元器件库的情况下实现的。AOI中的深度学习算法在不需要任何额外训练的情况下,可以自动准确地检测出客户提供的不同pcb板上不同元器件以及其重要组成区域(封装、焊盘、引脚、OCR和极性等),而且需要在后续判断缺陷中也使用深度学习算法,这样编程不需要像传统AOI一样人为确定颜色容忍度,进步大大简化了编程流程,提高了编程的效率。所以只有真正基于深度学习的AOI,实现了真正意义上的自动一键编程,将金板编程所需要的时间缩短到了几十秒到几分钟。

深度学习最大的特点便是利用深度神经网络从原始数据中自动学习提取特征,这不但避免了人工特征提取的问题,能学到更复杂抽象和更能泛化的特征,使得深度学习具有更好的通用性,同时特征的学习也会随着数据增加而提升,这使得学习算法会随着数据的质量和数量持续迭代提升性能,在很多任务上能达到更好的精度

有的SMT AOI都需要人工进行金板编程,而这一过程的核心就是基于规则和经验,让编程人员来手动提取金板图片上元器件的各个特征,这些特征包括元器件的外框、焊锡区域、OCR文字区域,以及更详细的用于判断不同缺陷的子区域等等,除了区域选择,编程人员还需要对这些区域设定例如颜色、位移等容忍范围的阈值作为后续判定缺陷的规则。并且不同类型的元器件,这些特征区域和判定规则都不一样,所以需要每类器件都需要重新编程。这导致整个编程过程非常繁琐耗时,一块新金板的编程可能消耗几十分钟到几个小时不等。而且因为后面用于判断缺陷的算法,都依赖于人工编程提取的图片特征,最终AOI的稳定性/误报率也很依赖于编程人员的经验和判断。现在市面上已经有不少厂家尝试在做到一键编程去进行检测,但这些往往都是基于丰富的元器件库的导入达到的加速,所以整个过程的本质依旧是没变。这种做法依旧高度依赖于人工提取图片特征来进行缺陷比对,且在遇到新的未知元器件或者料号不准确时,元器件库的作用便无法发挥,又得回归到缓慢繁琐的人工画框调试。检测设备对于元器件库与人力的依赖依旧很高。

现在市面上已经有不少厂家尝试在做到一键编程去进行检测,但这些往往都是基于丰富的元器件库的导入达到的加速,所以整个过程的本质依旧是没变，依然需要繁琐的人工设置参数和调试。