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AOI基本知识介绍_图文

2019-01-10 18:27:29
 什么是AOI? ? 为什么要引入AOI? ? AOI的三个发展阶段 ? AOI的作业原理 ? AOI的制程位置 ? AOI评价的三要素 ? AOI优缺陷

什么是AOI?
AOI 是英文 Automatic Optical Inspector 的简写
, 中文名为自动光学检测仪 。

为什么要引入AOI?
众所周知,随着 LED产品越来越精密、效率要求越来越高,人工目检明显已
经适应不了现代化工业要求,曾有研讨表明:当两个人检测相同的产品四次 时,他们彼此的认同率只要 50%,相信自己判别的只要 40%。且人简单疲劳 和受心情影响,相同的产品周一的检测作用和周六的检测作用差异截然不同 ,白天和晚上的差异又不各有差异,爱情阶段和失恋阶段的成果也截然不同 。相关于人工目检来说:AOI具有更高的稳定性、可重复性和更高的精准度 。而且一个一般 10人的查看岗位运用 AOI 后一个人就可以完结检测作业, 更重要的是,AOI 可以生成一系列的测验数据反馈给工艺工程师,做到防范 于未然,及时发现前段制程呈现的反常问题。由此说来运用 AOI 已成为LED 行业检测产品外观的必定发展趋势。

AOI的三个发展阶段:
从国内SMT引入第一台 AOI 到国内自主研发出产 AOI 再到现在的 AOI 市场群雄逐鹿的现状, AOI 经历了三个发展阶段:

一、被动的接受 AOI作为查看装置。(对一个新鲜事物的猎奇和认知)
二、被客户强逼运用 AOI。(借以品质保证设备取得更多订单) 三、主动要求运用 AOI。(对外交流更多,对自身期望更高)

AOI的作业原理:
基本原理:用光学手段获取被测物图形,一般经过一传感器(摄像机)

取得检测物的照明图象并数字化,然后以某种办法进行比较,剖析和 判别,相当于将人工目检自动化,智能化。

AOI检测分为两部分:光学部分和图画处理部分。 经过光学部分取得需要检测的图画;经过图画处理部分来剖析、处 理和判别。图画处理部分需要很强的软件支持,由于各种缺陷需要不同 的计算办法用电脑进行计算和判别。 人认识物体是经过光线反射回来的量进行判别,反射量多为亮,反 射量少为暗。AOI与人判别原理相同,以灰阶值(0~255)来判别瑕疵。 AOI经过LED灯光代替自然光,光学透镜和CCD代替人眼,把从光源反射回 来的量与设定标准值进行比较、剖析和判别。

现在AOI共有四组光源,分别为同轴光、高环光、低环光和背 光,打光作用如下图所示:

同轴光

高环光

背光

低环光

AOI可以检测到的一些晶粒外观不良,如下图所示:

MESA线反常

探针痕迹过大

发光区污染

电极刮伤及污染

PN电极色差

多晶

AOI的制程位置
AOI在制程的位置是被安排在点测站和分类站之间,读取点测数据转档

后的Mapping图,经AOI扫描检测后,在输出的档案中把外观不良的晶粒
修改成一致的外观不良Bin。在分类作业时,就可以不必再挑拣该Bin的 晶粒,达到把外观不良晶粒剔除的功能。

AOI评价的三要素:
AOI作为一种检测设备,拥有万变不离其宗的三个主要要素:快、准、稳!
一、快,即检测速度要快。 AOI快速检测的条件是什么?

AOI的检测速度分为两个阶段:
1、拍照图画;2、处理图画; 由于相机的 FOV(视窗)有限,所以就必须经过移动X\Y渠道来拍照完好 个芯片的图画,在X\Y渠道的运动过程当中又要考虑载台什么时候开端移动 、移动到什么位子、什么时候开端拍照,什么时候开端进行图画处理和剖析 等 等,也就是说:AOI的检测速度必须和谐软硬件一起作业,这里就牵涉到 AOI运用什么样的伺服系统、运用什么样的相机、运用什么样的丝杆、其核

心算法又是什么?咱们计算 AOI的检测速度是要从load到unload的整个时刻
,而不是单单从 AOI 本身供给的速度作为依据,由于有很多AOI的检测速度 只记录了拍照时刻,而没有记录软体处理剖析时刻,致使我们受蒙蔽。

二、准,即较高的检出率和较低的误判率。AOI的准确判别跟软硬件都有密不

可分的关系,当然最主要的是软件的核心算法,现在AOI品种繁复,算法也各 不相同,有运用边缘检测、规律判别、矢量剖析、模板比较和统计建模等等 ,各有千秋,不能一言定论孰优孰劣,除此之外,硬件的要求也是相对比较 严厉的,比如说相机,相机是AOI眼睛,一个好的相机当然可以捕捉到优质的 图画,这里不得不说到一个像素的问题,经常有朋友问AOI的像素是多少,大 家以为像素越高其检测作用就更好,更准确,其实不然,为什么呢?首先得 明白几个基本概念: 1、相机像素. 相机像素是指这个相机一共有多少个感光晶片,通常用万个为单位表明,以 矩阵排列,百万像素相机的像素矩阵为W*H=1000*1000。 2、相机分辩率. 相机分辩率,指一个像素表明的实践物体的巨细,用um*um表明,数值越小 ,分辩率越高。

3、拍照规模(FOV). FOV是指AOI相机实践拍照的面积,以毫米×毫米表明。FOV是由像素多少和分 辨率决议的。相同的相机,分辩率越大,它的FOV就越大。例如:1K*1K的相机 ,分辩率为 20um,则它的 FOV=1K*20×1k*20=20mm×20mm,假如用30um的分辩 率,他的FOV=1K*30×1k*30=30mm×30mm。在图画中,表现图画细节不是由像 素多少决议的,而是由分辩率决议的。分辩率是由厂商选择的镜头焦距决议的 。假如一家AOI选用 20um分辩率,关于 1mm*0.5mm的零件,它一共占用像素 1/0.02×0.5/0.02=50×25个像素,假如选用30um的分辩率,表明同一个元件 ,则有1/0.03×0.5/0.03=33×17个像素,明显20um的分辩率表现图画细节方 面好过 30um的分辩率。 已然像素的多少不决议图画的分辩率(清晰度),那么大像素相机有何好处呢 ?答案只要一个:削减拍照次数,进步AOI的测验速度。一个是一百万像素, 另一个是三百万像素,清晰度相同(分辩率均为20um),第一个相机的FOV是 20mm×20mm=400平方mm,第二个相机的FOV是1200平方mm,拍照同一个物体, 假设第一个相机要拍照30个图画,第二个相机则只需拍照10个图画就可以了。

三、稳,即AOI的重复稳定性。可能在运用中发生这样的状况:一个程序制造

完投入测验后待到关机后第二天再进行测验的时候误判大大回升,甚至有漏
测的状况,这跟AOI的光源、相机有很大关系,现在来说:LED灯优于白炽灯 和荧光灯、但同样的LED灯管有几分钱几毛钱和几块钱一个的,每一个灯管的 波长亮度都存在必定的差异,假如一个光源没有经过严肃的灯管筛选,就必 然产生光源预热不一致、亮度不一致、波长不一致等要素,从而影响测验效 果,呈现不稳定的状况。其次是相机的镜头,一般的工业镜头简单受环境即 温度的影响,这些都是影响AOI稳定的要素。咱们在评价中可以每天重复测验

相同的芯片10-20次,记录其良率误差,即可判别AOI的重复稳定性。

AOI优缺陷
优点: ? 节省人力,降低人工成本。 ? 增加出产效率,进步出产产能。 ? 一致检测标准,不因线别不同而有差异。 ? 及时回馈出产问题点。 ? 收集检测数据,供给制程剖析,加强制程能力。

? 进步入库良率。
缺陷: ? 初期程式设计树立产品档比较耗时。

? 软体设计还不够完善,例如:AOI无法清晰差异出电极针痕、刮伤和污染。
? AOI只是用来削减目检的作业量,还不可以彻底替代人工目检。
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