可以用定制的解决方案代替标准的机器视觉系统吗？

印刷电路板的制造过程复杂而严格。从 PCB 的制造到组装，每一步都要进行彻底的质量检查。这些验证是必不可少的，因为任何错误都可能使 PCB 无法运行。

有多种方法可以检查 PCB 中的故障。一些常见的有——

1. 手动 PCB 检查：在这种检查中，检查员查看单个电路板和组件以检查它们是否存在错误。这是一种涉及大量人力的昂贵方法，但由于物理检查往往会忽略很多错误，因此结果仍然很差。

2. X 射线检测：随着 PCB 中添加了越来越多的 IC 安装技术，一些焊点在表面上是不可见的。在这种情况下，X 射线检查有助于检查员查看芯片下方的焊点。这也是一个昂贵的过程，并且在检查完成时容易出现人为错误。

3. AOI PCB 检测：它是最广泛使用的 PCB 检测技术。

什么是AOI技术？

AOI 代表自动光学检测。它使用与 LED 照明源相结合的高分辨率相机捕获一组图像。有时，还执行 X、Y 和 Z 轴上的微米分辨率激光扫描来捕获此类图像。根据系统，使用上述任一过程。例如，焊膏检测使用激光扫描仪进行体积检测，而组装验证将使用成像来检测焊料成分。

它是如何工作的？

首先手动检查 PCB 是否存在缺陷。一旦通过了第一次质量检查，PCB 就会通过 AOI 系统运行。AOI 系统然后参考其系统中预定义的图像，并将它们与单击的 PCB 图像进行比较。然后它会识别两个图像之间的任何差异，以便进行更彻底的检查。AOI 系统在其生命周期的各个阶段（从制造到组装）检查电路板。AOI 系统主要在提供给它们的规范的帮助下验证使用的制造过程。它检查指定组件是否正确定位、安装和焊接。

AOI有哪些缺点？

尽管与人工检测或 X 射线检测相比，AOI 是最有效的技术，但它仍然是一个僵化且不灵活的系统，它将预定义和概括的图像与拍摄的 PCB 的图片进行比较。他们没有为可能是公司特定的定制 PCB 留下空间。

API 与人工检查相结合，这很昂贵，并且表明 AOI 不能独立工作，需要人工干预才能正常执行。

什么是机器视觉？

机器视觉是计算机理解和感知其环境的能力。机器视觉借助摄像机捕捉有用信息，然后将数据发送到人工智能算法处理数据的计算机中。此类数据还可用于操作控制器或机器人肢体，使其根据收到的命令执行特定任务。机器视觉可以执行物体识别、模式识别、材料检测等。

机器视觉如何帮助 PCB 检测？

机器视觉使用具有高帧率和分辨率的相机来捕捉 PCB 的详细和精确的图像。然后将该数据与提供给机器视觉模型的训练数据进行比较。培训数据可以根据公司的需求和他们制造的 PCB 类型进行定制。深度学习算法将使用这些训练数据来学习、检测甚至命名 PCB 内的各种组件。根据模式的复杂性，机器视觉模型将需要不同大小的数据集来正确检查任何 PCB。随着模型开始工作，它也开始学习更多，并随着时间的推移逐渐提高其准确性。

机器视觉在 PCB 检测方面比 AOI 有哪些优势？

机器视觉模型是完全可定制的，为公司在设计和检查 PCB 的方式上提供了广泛的选择和灵活性。

机器视觉在人工干预最少的情况下工作，现场不需要大量手动操作员。

机器视觉提高了检测过程的准确性和效率，并有助于缩短生产时间。

机器视觉是自学习的，随着提供更多的数据，效率和准确性不断提高。

如何在印度低价找到机器视觉技术？

施努卡视觉检测系统，它使用人工智能和深度学习来开发强大的视觉检测解决方案，并以云计算技术为后盾。它减少了误报并提高了错误检测率。它将训练数据存储在云中，因此不需要现场基础设施。这降低了该型号的价格。它还具有轻量级和模块化设计，可在不牺牲模型效率的情况下降低成本。

由此产生的技术反过来通过减少因错误和长时间检查而导致的延迟来优化成本。所有这些特性使施努卡平台成为低成本和高性能的机器视觉模型。

因此，PCB 是复杂的结构，需要在每个阶段进行检查以确保其正常运行。现有的检测方法有很多，其中最好的是自动光学检测。使用 AOI 可以更好地处理错误。但是，这种技术需要人工操作的帮助，在不减少时间的情况下增加了成本。

机器视觉技术解决了 AOI 的所有缺点，并提供了适合每个公司需求的可定制 PCB 调色板。这种视觉检查模型可以提高任何公司的产量和营业额。