在 SMT 组装加工中，AOI 可以检测哪些缺陷？

AOI 检测器测试的工作原理

AOI 在 SMT 加工中的应用形式多种多样，但其基本原理是相同的（如图 1 所示），被分析物用光学仪器进行图形处理，通常通过传感器（照相机）获得被测图形的光照和数字化等，并以某种方式进行比较、分析、测试和判断，相当于人工视觉检测，实现测试的自动化和智能化。

AOI 算法

AOI 分析和判断算法可分为两类：设计规则测试（矢量分析）和图形识别测试。

例如，所有迹线应为焊点的末端，且所有迹线的宽度和间距不得小于指定值，并与规则相匹配，以检测 PCB 电路图形。图 2 是基于此方法的焊膏桥测试图像。提取 PCB 上焊膏的数字图像后，根据焊盘间隔区域的焊膏形态判断焊膏是否为桥接。如果按照一定的灵敏度测量出的焊膏形状超过了预设的警戒线，则认为是桥接。DRC 方法具有基于算法保证被测图形的正确性、相应的 AOI 系统易于制造、算法逻辑易于实现高速处理、程序编辑量小、数据空间小等特点。但这种方法确定边界的能力较差，因此往往需要设计特定的方法来确认边界位置。

图像对比是将 AOI 系统中存储的数字图像与实际检测图像进行对比，从而得出检测结果。例如，在检测 PCB 电路时，首先根据普通 PCB 或计算机辅助设计模型建立检测文件（标准数字图像）和检测文件（实际数字图像）进行对比。图 3 展示了利用这一原理对组装好的 PCB 进行质量检测的过程。这种方法的检测精度取决于标准图像、分辨率和使用的检测程序，可以获得较高的检测精度，但具有数据采集量大、数据处理实时性要求高的特点。图形识别法以设计数据取代矢量分析中的设计原理，具有明显的实用优势。

AOI 在 SMT 工艺中的应用

在 SMT 中，AOI 主要用于锡膏印刷检测、元件检测和焊接后的元件检测。不同环节的检测重点也不同。

1) 焊接缺陷有很多种，可分为焊盘上锡膏不足和锡膏过多；大焊盘中间部分缺锡膏，小焊盘边缘部分锡膏过多；印刷偏移、桥接和污染等。造成这些缺陷的原因包括锡膏流变性能差、钢网厚度和孔环形加工不当、印刷机参数设置不合理、精度低、刮刀材料和硬度选择不当、质量差等。AOI 可以有效监控锡膏的印刷质量，分析缺陷的数量和类型，从而改进印刷工艺。这一功能与 SPI 有部分重叠，但 AOI 对锡膏深度的检测不如 SPI 好，精度低，因此 UETPCB 使用 SPI 进行锡膏印刷质量检测。

2) 元件贴装对设备精度要求较高，常见缺陷包括缺失、错误、偏差和极性相反等。AOI 检测可以检测出上述缺陷，同时还能检查与紧密间距和 BGA 元件相连的焊盘上的焊膏。

3) 回流焊接后，AOI 可检测元件缺失、偏移和偏斜，以及所有极性缺陷，还可检测焊点的正确性和缺陷，如锡膏不足、焊接短路和翘脚。

虽然 AOI 比人工检测效率更高，但其结果是通过图像采集和分析处理得到的，而图像分析处理的相关软件技术还没有达到人脑的水平。因此，在实际使用中的一些特殊情况下，AOI 难免会出现误判或漏判的情况。AOI 在使用过程中存在的问题如下：

1. a) 多贴、少贴、偏差、歪斜工艺要求标准定义不同，易导致误判。
2. b) 电容器值不同，但尺寸和颜色相同。
3. c) 由于丝网印刷加工方法不同，极性判断的正确性也大不相同。
4. d) 大多数 AOI 对焊接不良的理解含糊不清，导致难以判断。
5. e) 屏蔽环和屏蔽点的检测存在问题
6. f) BGA、FC 和其他倒装芯片元件的焊接质量难以检测。
7. g) 大部分 AOI 程序复杂、繁琐，调整时间长，不适合科研单位、小型 OEM 工厂、多规格和小批量产品的生产单位。
8. h) 大多数 AOI 产品的检测速度较慢，少数采用扫描方式的 AOI 产品检测速度较快，但误判和漏判率较高。