AOI 탐지 오류 식별의 정의와 원래의 어려움의 존재, 탐지 오류의 정의와 원래의 어려움의 존재,검출 잘못된 긍정의 정의와 원래의 어려움의 존재와 잘못된 긍정의 원인은 다음 항목으로 나눌 수 있습니다.:

1- 부품 및 용매 관절은 원래 발생 경향이 있지만 허용 범위 내입니다.이러한 잘못된 판단은 주로 너무 엄격하게 기준을 설정하는 것이 원인입니다, 또는 잘못된 표준과 좋은 표준, AOI 및 MV (수동 시각 검사) 확인 사이로 오차가 발생할 수 있습니다.이러한 잘못된 판단은 MV와 표준을 조정하고 조정함으로써 줄일 수 있습니다..

2부품과 용매 결합의 나쁜 경향은 없지만 DFM 설계는 AOI의 측정성을 고려하지 않기 때문에 AOI가 좋은지 아닌지를 결정하기가 어렵습니다.검출 효과를 보장하기 위해, 일부 잘못된 판단이 도입됩니다. 패드 디자인이 너무 좁거나 너무 짧으면 AOI 검사를 할 때 매우 정확한 결정이 어렵습니다.그리고 그러한 상황으로 인한 잘못된 긍정적 인 결과를 제거하는 것은 어렵습니다., DFM가 개선되거나 이러한 구성 요소의 용접 관절 결함 검출이 포기되지 않는 한.

3. AOI는 분석과 판단을 위해 반사된 빛에 의존하기 때문에 때로는 일부 무작위 요인에 의해 방해되어 잘못된 판단을 일으킬 수 있습니다. 예를 들어, 부품 용접 끝은 더럽습니다.또는 패드 쪽에 있는 인쇄된 와이어의 일부가 완전히 코팅되지 않고 부분적으로 노출되어 있습니다.그리고 더 많은 검출이 있을수록 더 많은 거짓 양성 반응이 발생할 수 있습니다. 그러한 거짓 양성 반응은 무작위적이며 제거할 수 없습니다.

이에 근거하여 AOI 업계에서는 AOI의 잘못된 양성이 불가피하지만 줄일 수 있다는 일반적인 합의가 있습니다. 업계에서 인정되는 이상에 따라거짓 테스트는 3000PPM 내에서 받아들여질 수 있습니다..

이제 인공지능의 발달, 기계 비전은 깊이 학습 알고리즘을 도입했습니다. AOI 탐지 잘못된 판단을 줄일 것입니다.나중에 인공지능, 새로운 기술, AOI 장비를 교환할 것입니다., 지능형 이미지 분석 기술, 딥 러닝 알고리즘.

자동화 광학 검사(AOI)에 대해 PCB 조립 

AOI PCB 기계-자동 광학 검사

자동화 광학 검사 시스템