3DAOI在測試工作過程管理中有哪些盲點?

智能 AOI 技術的發展是智能光學系統的必然要求visual inspection system。SMT 具有小型化、高密度、快速裝配、品種多樣化等特點，檢測信息龐大而複雜，從分析診斷的正確性來看，幾乎不可能對 AOI 獲得的質量信息進行人工分析診斷，必然會出現取代人工自動分析診斷的智能 AOI 技術。

研究了各種缺陷的特征提取、缺陷識別和分類;針對高密度PCB視覺檢測系統中待檢測缺陷數量少、種類多、特征難以確定的問題，visual inspection services研究了各種缺陷的特征提取技術和分類方法，利用機器學習方法設計了不同的分類器，並對不同分類器的分類效果和誤差進行了對比分析。優化後的分類器能夠實現缺陷的快速檢測和准確分類，盡可能提高分類器的智能化水平。

如今，越來越多的工廠配備AOI檢測技術設備來保證公司產品的質量，其基本實現原理是通過光的反射來檢查如BGA等元件貼裝是否能夠正確，焊接過程中是否具有良好，是否有漏貼、反向或短路現象等不良。automated optical inspection system在經過AOI檢測系統出現一些不良時,需要根據現場管理工作研究人員可以進行目測判定，判定後的良品,通過自己手動修改檢測分析結果為合格,繼續後面的生產，而不良品則進行相關維修。

那么，3D AOI 測試的盲點是什么呢?

虛擬焊接: 器件襠部光線反射不足造成的原因，無論用任何五個攝像頭都難以捕捉;

與角度變形有關: 引腳與焊錫光澤度差別不大的原因，導致和角度變形翹曲難以把握;

空焊：原因雖然空焊也能抓住，但是相對比而言空焊的誤判率也是相對比較高的，只有參數設置適當才能抓住，而誤判減少;

翹腳：原因在PCB板出回焊爐後板材會相應的膨脹而造成一些誤區，雖然用圖像進行對比法能抓住，但相對企業而言出現誤判多，抓起來也比較複雜麻煩;

不止一個: 原因蒼井空只能在坐標中設置檢測框，有一個檢測框可以抓取沒有檢測框的地方，不可以抓取;

富錫:原因是AOI探測沒有區域范圍，無論用什么樣的探測框架，都不能同時捕捉到錫，只能捕捉到一點;