对AOI测试设备误判的三点认识及其原因分析

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AOI检测错误判断的定义和原始问题的存在，检测错误判断的定义和原始问题的存在的定义，检测错误判断的定义以及原始存在的三种理解和原因问题和误判可分为以下几点：1.焊点有缺陷的趋势，但在可接受的范围内。

例如，该分量最初是偏移的，但在可接受的范围内；例如，这种判断失误主要是由于阈值设置太严格造成的，也可能是在不良标准与良好标准之间，AOI和MV（手动目测）可以确认引起的偏差，可以通过与MV调整和协调标准来减少这种判断失误。

2.组件和焊点没有不良趋势，但是由于在DFM设计中未考虑AOI的可测试性，因此很难判断AOI是否良好。

为了确保检测效果，将引入一些误判。

如果焊盘的设计太窄或太短，则AOI很难在检查过程中做出非常准确的判断。

除非改善DFM或放弃对此类组件的不良焊接检查，否则由这种情况引起的错误判断将更难消除。

3.因为AOI依赖于反射光进行分析和判断，所以有时它会受到一些随机因素的干扰并导致错误判断。

例如，在组件的焊料末端或焊盘侧面上的部分印刷线路没有完全覆盖或部分暴露的污垢会导致搜索不佳。

检测项目越多，可能导致的误报就越多。

这种错误警报是随机的错误警报，无法消除。

基于此，在AOI行业中已经达成共识，即AOI误报是不可避免的，但可以减少。

业界公认，理想状态下可接受的误检在3000PPM以内。

随着人工智能的发展，机器视觉引入了深度学习算法，这将减少对AOI检测的误判。

稍后，我们将与您分享新的人工智能技术AOI设备，用于图像分析技术的智能深度学习算法。

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