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AOI基本知识介绍

题纲
什么是AOI?
为什么要引进AOI?
AOI的三个发展阶段
AOI的工作原理
AOI的制程位置
AOI评估的三要素
AOI优缺点什么是AOI?
AOI是英文AutomaticOpticalInspector的简写,中文名为自动光学检测仪。

为什么要引进AOI？
众所周知，随着LED产品越来越精密、效率要求越来越高，人工目检显然已经适应不了现代化工业要求，曾有研究表明：当两个人检测相同的产品四次时，他们相互的认同率只有50%，相信自己判断的只有40%。且人容易疲劳和受情绪影响，相同的产品周一的检测效果和周六的检测效果区别大相径庭，白天和晚上的区别又不各有差异，恋爱阶段和失恋阶段的结果也截然不同。相对于人工目检来说：AOI具有更高的稳定性、可重复性和更高的精准度。而且一个普通10人的检查岗位使用AOI后一个人就可以完成检测工作，更重要的是，AOI可以生成一系列的测试数据反馈给工艺工程师，做到防范于未然，及时发现前段制程出现的异常问题。由此说来使用AOI已成为LED行业检测产品外观的必然发展趋势。AOI的三个发展阶段：
从国内SMT引进第一台AOI到国内自主研发生产AOI再到目前的AOI市场群雄逐鹿的现状，AOI经历了三个发展阶段：
一、被动的接受AOI作为检查装置。（对一个新鲜事物的好奇和认知）
二、被客户逼迫使用AOI。（借以品质保障设备取得更多订单）
三、主动要求使用AOI。（对外交流更多，对自身期望更高）AOI的工作原理：
基本原理:用光学手段获取被测物图形，一般通过一传感器（摄像机）获得检测物的照明图象并数字化，然后以某种方法进行比较，分析和判断，相当于将人工目检自动化，智能化。
AOI检测分为两部分：光学部分和图像处理部分。
通过光学部分获得需要检测的图像；通过图像处理部分来分析、处理和判断。图像处理部分需要很强的软件支持，因为各种缺陷需要不同的计算方法用电脑进行计算和判断。
人认识物体是通过光线反射回来的量进行判断，反射量多为亮，反射量少为暗。AOI与人判断原理相同，以灰阶值（0~255）来判断瑕疵。AOI通过LED灯光代替自然光，光学透镜和CCD代替人眼，把从光源反射回来的量与设定标准值进行比较、分析和判断。目前AOI共有四组光源，分别为同轴光、高环光、低环光和背光，打光效果如下图所示：

同轴光高环光背光

低环光AOI可以检测到的一些晶粒外观不良，如下图所示：

MESA线异常

探针痕迹过大发光区污染电极刮伤及污染

PN电极色差多晶AOI的制程位置
AOI在制程的位置是被安排在点测站和分类站之间，读取点测数据转档后的Mapping图，经AOI扫描检测后，在输出的档案中把外观不良的晶粒修改成统一的外观不良Bin。在分类作业时，就可以不用再挑拣该Bin的晶粒，达到把外观不良晶粒剔除的功能。AOI评估的三要素：
AOI作为一种检测设备，拥有万变不离其宗的三个主要要素：快、准、稳！
一、快，即检测速度要快。
AOI快速检测的条件是什么？
AOI的检测速度分为两个阶段：
1、拍摄图像；2、处理图像；
因为相机的FOV（视窗）有限，所以就必须通过移动X\Y平台来拍摄完整个芯片的图像，在X\Y平台的运动过程当中又要考虑载台什么时候开始移动、移动到什么位子、什么时候开始拍照，什么时候开始进行图像处理和分析等等，也就是说：AOI的检测速度必须协调软硬件同时工作，这里就牵涉到AOI使用什么样的伺服系统、使用什么样的相机、使用什么样的丝杆、其核心算法又是什么？我们计算AOI的检测速度是要从load到unload的整个时间，而不是单单从AOI本身提供的速度作为依据，因为有很多AOI的检测速度只记录了拍摄时间,而没有记录软体处理分析时间，致使大家受蒙蔽。二、准，即较高的检出率和较低的误判率。AOI的准确判断跟软硬件都有密不可分的关系，当然最主要的是软件的核心算法，目前AOI种类繁多，算法也各不相同，有使用边缘检测、法则判断、矢量分析、模板比较和统计建模等等，各有千秋，不能一言定论孰优孰劣，除此之外，硬件的要求也是相对比较严格的，比如说相机，相机是AOI眼睛，一个好的相机固然能够捕捉到优质的图像，这里不得不提到一个像素的问题，经常有朋友问AOI的像素是多少，大家以为像素越高其检测效果就更好，更准确，其实不然，为什么呢？首先得明白几个基本概念：
1、相机像素.
相机像素是指这个相机总共有多少个感光晶片，通常用万个为单位表示，以矩阵排列，百万像素相机的像素矩阵为W*H=1000*1000。
2、相机分辨率.
相机分辨率，指一个像素表示的实际物体的大小，用um*um表示，数值越小，分辨率越高。
3、拍摄范围（FOV）.
FOV是指AOI相机实际拍摄的面积，以毫米×毫米表示。FO