人工檢查 AOI檢查pcb＜18*20 幾千個pad以下人 重要 輔助檢查時間 正常 正常持續(xù)性 因人而異 （差） 好可靠性 因人而異 （差） 較好準確性 因人而異 誤點率高時間 長 短與或非（AND OR INVERT）一種常用邏輯運算實施AOI有以下兩類主要的目標：**終品質對產(chǎn)品走下生產(chǎn)線時的**終狀態(tài)進行監(jiān)控。當生產(chǎn)問題非常清楚、產(chǎn)品混合度高、數(shù)量和速度為關鍵因素的時候，優(yōu)先采用這個目標。AOI通常放置在生產(chǎn)線**末端。在這個位置，設備可以產(chǎn)生范圍***的過程控制信息。這個階段的定量過程控制數(shù)據(jù)包括，印刷偏移和焊錫量信息，而有關印刷焊錫的定性信息也會產(chǎn)生?；⑶饏^(qū)國內(nèi)自動化缺陷檢測設備批量定制

印刷圖案圖3所有印有圖案的PCB也是能夠被檢查的，例如，當元 器件的邊框或元器件本體上的字母單獨出現(xiàn)在組件的某個 區(qū)域從而干擾對其他部分的檢查時，可以手工調(diào)整檢查程 序。盡管如此，在生產(chǎn)允許的范圍內(nèi)，圖案的印刷范圍仍 然有一個較大的選擇，因此，減少非反射性標識印刷（黑 或暗黃）值得加以考慮。另外一個可能出現(xiàn)的情況是需要 有選擇地印刷標識：例如，當某些特定的器件（如霍爾傳 感器）正面向下時就必須印刷成白色；而另一種情況是印 有極性標志的有傾斜角的鉭電容器件；這樣能使標識和背 景形成鮮明的對比，使得檢查的圖像更加清晰。相城區(qū)購買自動化缺陷檢測設備銷售價格這個位置的檢查直接地支持過程跟蹤和特征化。

缺陷類型：微粒缺陷（如異物污染）圖形缺陷（如光刻圖案偏移） [1-3]2.檢測精度：可實現(xiàn)0.2微米級缺陷的識別，滿足45納米工藝節(jié)點的質量控制需求 [1-3]。吞吐量：每小時處理20片300毫米晶圓（基于2021年技術標準） [1] [3]適用工藝：45納米及更高制程的集成電路制造 [1-3]主要用于半導體制造環(huán)節(jié)的在線缺陷檢測，覆蓋晶圓前道制程中的關鍵工藝步驟，確保芯片良率與可靠性 [1-3]。上海集成電路研發(fā)中心有限公司自2011年起使用KLA-Tencor Puma9150型號設備（截至2020年），同期配備頻譜分析儀、晶邊缺陷檢查設備等科研儀器 [2-3]。

過程跟蹤使用檢查設備來監(jiān)視生產(chǎn)過程。典型地包括詳細的缺陷分類和元件貼放偏移信息。當產(chǎn)品可靠性很重要、低混合度的大批量制造、和元件供應穩(wěn)定時，制造商優(yōu)先采用這個目標。這經(jīng)常要求把檢查設備放置到生產(chǎn)線上的幾個位置，在線地監(jiān)控具體生產(chǎn)狀況，并為生產(chǎn)工藝的調(diào)整提供必要的依據(jù)。雖然AOI可用于生產(chǎn)線上的多個位置，各個位置可檢測特殊缺陷，但AOI檢查設備應放到一個可以盡早識別和改正**多缺陷的位置。有三個檢查位置是主要的：貼片后回流焊前：移位，漏料、極性、歪斜、腳彎、錯件.

布局建議針對AOI檢查的PCB整體布局器件到PCB的邊緣應該至少留有3mm（0.12”）的工 藝邊。片式器件必須優(yōu)先于圓柱形器件。布局上建議考慮 傳感器技術，因為有時檢查只能通過垂直（正交）角度，而其他時候又需要一個輔助的角度來進行。元器件圖2對一個穩(wěn)定的工藝過程來說，一個重要的因素是元器 件，這不僅與PCB上直接的器件布局有關，而且或多或少 也與“工藝流程設計”有關。元器件的采購趨勢是盡 可能地便宜，而不管它在顏色、尺寸等參數(shù)上的不同。不 幸的是，這些選擇在日后對AOI或AXI檢查過程中造成的影 響往往被忽略了。始終采用同樣的材料和產(chǎn)品能夠***地 減少檢查時間和誤報，而這些問題主要是通過元器件以及 PCB的突然變化而出現(xiàn)的?；亓骱负髾z查提供高度的安全性，因為它識別由錫膏印刷、元件貼裝和回流過程引起的錯誤。蘇州通用自動化缺陷檢測設備維修電話

早期發(fā)現(xiàn)缺陷將避免將壞板送到隨后的裝配階段，AOI將減少修理成本將避免報廢不可修理的電路板?；⑶饏^(qū)國內(nèi)自動化缺陷檢測設備批量定制

圖像分析模塊：運行閾值分割、形態(tài)學處理算法 [2-3]2024年實用新型專利顯示，先進系統(tǒng)可集成分揀模塊實現(xiàn)自動化品質分級，檢測流程耗時較人工檢測縮短90% [2]。檢測算法分為三類技術路線：傳統(tǒng)圖像處理：采用全局/局部閾值分割進行像素分類，配合邊緣檢測算法提取缺陷輪廓深度學習模型：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的特征提取技術，適用于復雜背景缺陷檢測混合模型：結合傳統(tǒng)算法預處理與深度學習分類，提升微小缺陷識別率2025年顯示屏缺陷檢測**顯示，blob分析與幾何位置匹配算法可將重復缺陷檢出率提升至99.7%?；⑶饏^(qū)國內(nèi)自動化缺陷檢測設備批量定制

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