了解自動(dòng)光學(xué)檢測（AOI）技術(shù)

了解自動(dòng)光學(xué)檢測（AOI）技術(shù)

在產(chǎn)品制造過(guò)程中，由于各種原因，零部件不可避免的會(huì )產(chǎn)生多種缺陷，如印制電路板上出現孔錯位、劃傷、斷路、短路、污染等缺陷，液晶面板的基板玻璃和濾光片表面含有針孔、劃痕、顆粒、mura等缺陷，帶鋼表面產(chǎn)生裂紋、輥印、孔洞、麻點(diǎn)等缺陷，這些缺陷不僅影響產(chǎn)品的性能，嚴重時(shí)甚至會(huì )危害到生命安全，對用戶(hù)造成巨大經(jīng)濟損失。

傳統缺陷檢測方法為人工目視檢測法，目前在手機、平板顯示、太陽(yáng)能、鋰電池等諸多行業(yè)，仍然有大量的產(chǎn)業(yè)工人從事這項工作。這種人工視覺(jué)檢測方法需要在強光照明條件下進(jìn)行，不僅對檢測人員的眼睛傷害很大，且存在主觀(guān)性強、人眼空間和時(shí)間分辨率有限、檢測不確定性大、易產(chǎn)生歧義、效率低下等缺點(diǎn)，已很難滿(mǎn)足現代工業(yè)高速、高分辨率的檢測要求。

隨著(zhù)電子技術(shù)、圖像傳感技術(shù)和計算機技術(shù)的快速發(fā)展，利用基于光學(xué)圖像傳感的表面缺陷自動(dòng)光學(xué)（視覺(jué)）檢測技術(shù)取代人工目視檢測表面缺陷，已逐漸成為表面缺陷檢測的重要手段，因為這種方法具有自動(dòng)化、非接觸、速度快、精度高、穩定性高等優(yōu)點(diǎn)。

什么是AOI

自動(dòng)光學(xué)檢測（automated optical inspection, AOI）技術(shù)，也稱(chēng)為機器視覺(jué)檢測（machine vision inspection, MVI）技術(shù)或自動(dòng)視覺(jué)檢測（automated visual inspection, AVI）技術(shù)。在有些行業(yè)，如平板顯示、半導體、太陽(yáng)能等制造行業(yè)，AOI這一術(shù)語(yǔ)更加流行，被人知曉。但是AOI和MVI/AVI在概念和功能上還是有細微差別的。

從狹義上來(lái)說(shuō)，MVI是一種集成了圖像傳感技術(shù)、數據處理技術(shù)、運動(dòng)控制技術(shù)，在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，執行測量、檢測、識別和引導等任務(wù)的一種新興的科學(xué)技術(shù)。MVI的基本原理可用圖 1 來(lái)表示，它采用光學(xué)成像方法（如相機，或者一個(gè)復雜的光學(xué)成像系統）模擬人眼的的視覺(jué)成像功能，用計算機處理系統代替人腦執行數據處理，后把結果反饋給執行機構（如機械手）代替人手完成各種規定的任務(wù)。

從廣義上來(lái)說(shuō)，MVI是一種模擬和拓展人類(lèi)眼、腦、手的功能的一種技術(shù)，在不同的應用領(lǐng)域其定義可能有著(zhù)細微的差別，但都離開(kāi)不了兩個(gè)根本的方法與技術(shù)，即從圖像中獲取所需信息，然后反饋給自動(dòng)化執行機構完成特定的任務(wù)?？梢哉f(shuō)基于任何圖像傳感方法（如可見(jiàn)光成像、紅外成像、X光成像、超聲成像等等）的自動(dòng)化檢測技術(shù)都可以認為是MVI或AVI。當采用光學(xué)成像方法時(shí)，MVI實(shí)際上就變?yōu)锳OI。因此AOI可以認為是MVI的一種特例。

根據成像方法的不同，AOI又可分為三維（3D）AOI和二維（2D）AOI，三維AOI 主要用于物體外形幾何參數的測量、零件分組、定位、識別、機器人引導等場(chǎng)合； 二維AOI主要用于產(chǎn)品外觀(guān)（色彩、缺陷等）檢測、不同物體或外觀(guān)分類(lèi)、良疵品檢測與分類(lèi)等場(chǎng)合。

 AOI系統組成

目前在產(chǎn)業(yè)界用得多的AOI系統是由相機、鏡頭、光源、計算機等通用器件集成的簡(jiǎn)單光學(xué)成像與處理系統。如圖1所示，在光源照明下利用相機直接成像，然后由計算機處理實(shí)現檢測。這種簡(jiǎn)單系統的優(yōu)點(diǎn)是成本低、集成容易、技術(shù)門(mén)檻相對不高，在制造過(guò)程中能夠代替人工檢測，滿(mǎn)足多數場(chǎng)合的要求。

但對于大幅面或復雜結構物體的視覺(jué)檢測，由于受到視場(chǎng)和分辨率（或精度）的相互制約，或生產(chǎn)節拍對檢測速度有特殊的要求，單相機組成的AOI系統有時(shí)難以勝任，因此可能需要有多個(gè)基本單元集成在一起，協(xié)同工作，共同完成高難度檢測任務(wù)。即采取一種多傳感器成像、高速分布式處理的AOI系統集成架構。

AOI系統集成技術(shù)

AOI系統集成技術(shù)牽涉到關(guān)鍵器件、系統設計、整機集成、軟件開(kāi)發(fā)等。AOI系統中*的關(guān)鍵器件有圖像傳感器（相機）、鏡頭、光源、采集與預處理卡、計算機（工控機、服務(wù)器）等。圖像傳感器常用的是各種型號的CMOS/CCD相機，圖像傳感器、鏡頭、光源三者組合構成了大多數自動(dòng)光學(xué)檢測系統中感知單元，器件的選擇與配置需要根據檢測要求進(jìn)行合計設計與選型。

光源的選擇（顏色、波長(cháng)、功率、照明方式等）除了分辨與增強特征外，還需考慮圖像傳感器對光源光譜的靈敏度范圍。鏡頭的選擇需要考慮視場(chǎng)角、景深、分辨率等光學(xué)參數，鏡頭的光學(xué)分辨率要和圖像傳感器的空間分辨率匹配才能達到j(luò )ia的性?xún)r(jià)比。一般情況下，鏡頭的光學(xué)分辨率略高于圖像傳感器的空間分辨率為宜，盡可能采用黑白相機成像，提高成像分辨能力。圖像傳感器（相機）采用面陣或線(xiàn)陣需根據具體情況而定，選型時(shí)需要考慮的因素有成像視場(chǎng)、空間分辨率、小曝光時(shí)間、幀率、數據帶寬等。對于運動(dòng)物體的檢測，要考慮圖像運動(dòng)模糊帶來(lái)的不利影響，準確計算導致運動(dòng)模糊的小曝光時(shí)間，確定圖像傳感器的型號。圖像傳感器的曝光時(shí)間應小于導致運動(dòng)模糊的小曝光時(shí)間，快速曝光選擇全局快門(mén)模式為宜，高速情況下不易采用卷簾式曝光模式；為了獲得jia的信噪比，圖像傳感器的增益盡可能為1，圖像亮度的提升盡可能用光源的能量（功率）來(lái)彌補，或者在不影響可用的成像景深情況下，增大鏡頭的孔徑光闌。

在系統集成中，被測件的支撐方式、精密傳輸與定位裝置也必須精心設計，這牽涉到精密機械設計技術(shù)，這對平板顯示、硅片、半導體和MEMS等精密制造與組裝產(chǎn)業(yè)中的自動(dòng)光學(xué)檢測系統非常重要。在這些領(lǐng)域，制造過(guò)程通常在超凈間進(jìn)行，要求自動(dòng)光學(xué)檢測系統具有很高的自潔能力，對系統構件的材料選型、氣動(dòng)及自動(dòng)化裝置選型、運動(dòng)導軌的設計與器件選型都有嚴格要求，不能給生產(chǎn)環(huán)境尤其是被測工件本身帶來(lái)二次污染。尤其是用于表面缺陷檢測的AOI系統不能在檢測過(guò)程中，給被測件表面帶來(lái)缺陷（如粉塵、劃傷、靜電等）。因此，對于大型零件（如高世代的液晶玻璃基板、硅片等）的在線(xiàn)檢測，常常需要采取氣浮支撐、定位與傳輸機構，運動(dòng)部件（如軸承等）采用自潤滑器件，以及利用FFU風(fēng)機過(guò)濾機組對檢測系統進(jìn)行環(huán)境凈化，并采取消靜電裝置，對工件進(jìn)行防靜電處理。

高速圖像數據處理與軟件開(kāi)發(fā)是自動(dòng)光學(xué)檢測的核心技術(shù)。由于自動(dòng)光學(xué)檢測是以圖像傳感獲取被測信息，數據量大，尤其是高速在線(xiàn)檢測，圖像數據有時(shí)是海量的，為滿(mǎn)足生產(chǎn)節拍需求，必須采用高速數據處理技術(shù)。常用的方法有共享內存式的多線(xiàn)程處理，共享內存或分布式內存多進(jìn)程處理等；在系統實(shí)現上采用分布式計算機集群，把巨大的圖像分時(shí)、分塊分割成小塊數據流，分散到集群系統各節點(diǎn)處理。對于耗時(shí)復雜的算法，有時(shí)僅靠計算機CPU很難滿(mǎn)足時(shí)間要求，這時(shí)還需配備硬件處理技術(shù)，如采用DSP、GPU和FPGA等硬件處理模塊，與CPU協(xié)同工作，實(shí)現快速復雜的計算難題。

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