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17.04
2023
瞭解工業外觀檢測 (AOI) 的基礎概念
瞭解工業外觀檢測 (AOI) 的基礎概念
自動光學檢查（Automated Optical Inspection，簡稱 AOI），是工業領域中相當成熟的一種機械視覺應用，這項技術通過使用圖像處理技術來檢查產品或物體的外觀缺陷。
隨著電子產業的海內外產值和產品升級，AOI 技術在過去幾年間迅速發展，成為工業製造過程中不可或缺的技術；自動化製造的普及和需求的增加，更進一步促進了 AOI 技術的成長。因應科技進步，AOI 的應用領域也不斷擴展，從最初的半導體行業到現在的電子、汽車、醫療等產業，越來越多的企業將 AOI 技術應用到生產過程中，以提高產品的品質和生產效率。
甚麼是 AOI ?
AOI 即為自動光學檢測，為高速高精度光學影像檢測系統，運用「機器視覺」做為檢測標準技術，是一種快速、非接觸式的影像檢測手法，集合光學、視覺、機械、電控以及軟體等整合系統。
圖1_AOI 整合光學、視覺、機械、電控以及軟體等，為一整個整合系統。 資料來源：Spingence 整理製表
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AOI 的導入有效地降低工廠中所投入目檢作業的人力，而且較人眼能夠更精確的判斷出產品外觀、組裝等產品缺失，此外， AOI 系統還可以實現高速檢測和高效率生產。對於大量的料件和固定的處理流程， AOI 系統可以快速地進行檢測，從而提高生產效率和 檢測準確度。
AOI 的原理與判斷依據
AOI系統通常採用 Rule-based 原理進行檢測，這種檢測方式通過預設的規則來判斷待測物是否合格， AOI 系統會將待測物的影像與預設的規則進行比對，然後根據規則的結果來判斷待測物是否合格。
AOI系統通常採用 Rule-based 原理進行檢測，這種檢測方式通過預設的規則來判斷待測物是否合格， AOI 系統會將待測物的影像與預設的規則進行比對，然後根據規則的結果來判斷待測物是否合格。
採用 Rule-based 原理的 AOI 系統在一些特定的應用場景中表現相當優異，例如：在一些生產線上，待測物的形狀和尺寸比較固定，且瑕疵的種類和位置也比較固定，這時採用 Rule-based 原理的 AOI 系統就可以快速地進行檢測，並且能夠達到高精度和高效率的檢測效果。
AOI 廣泛應用於半導體、電子產品
AOI 技術已經被廣泛應用於半導體、電子、醫療、汽車等產業逾半世紀，有效輔助檢測各種零件的缺陷。
在半導體產業中，AOI 技術主要用於先進製程中晶圓生產過程的檢測，藉由檢查晶圓外觀狀態與金屬殘留等，確保無任何缺陷、刮痕等瑕疵，提升晶圓良率又同時瞭解晶圓製造時的狀況。
在電子產業中，AOI 技術用於檢測電路板的焊點和印刷品質，確保電子產品的品質和可靠性，同時，它也能夠檢測組件的組裝是否正確。
除此之外，AOI 還可以被用來檢測製造過程中的參數，以確保產品的品質。例如，在電子製造業中，AOI 可以檢查各種元件（如晶片、電容、電阻等）的尺寸、位置、方向和極性等參數是否符合設計要求。
AOI 的瓶頸與挑戰
AOI 有效地克服人員在判斷上的目視極限、主觀意識及眼睛疲勞等因素，爲工業帶來一大躍進，然而隨著市場對於高階應用的電子零組件需求增強、PCBs 的精緻化複雜度增加、消費性與汽車電子產品的需求強勁，如何持續優化強化、成為企業生產助力，變成一個顯化的挑戰。
在迎向挑戰前，我們務必先瞭解 AOI 現存的幾個瓶頸：
首先， AOI 的準確性取決於圖像處理算法的性能。現有的算法雖然能夠檢測出一些常見的缺陷，但對於複雜的缺陷或者不同材料之間的差異性檢測仍然存在挑戰。
其次， AOI 設備需要根據檢測對象的特點進行調整，且需要專業人員進行操作和維護。這些都需要額外的時間和成本。
圖2_AOI 與 AI 就原理、應用及後續維護進行簡要比較。 資料來源：Spingence 整理製表
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這些瓶頸也隨著近年來 AI 在製造業的落地導入，有了明確的解方，在後續的文章中我們將會深入和大家分享 AI 如何為 AOI 添翼、相輔相成，並且詳細說明導入各階段的重點。
綜合以上， AOI 系統在工業生產線應用中具有不可或缺的優勢，其對於多項檢測仍具備相當高的準確度，然而其仍對某些檢測具備較高的過殺風險，如需要耗費龐大的資源進行參數調整、容易因為檢測環境等外在因素產生誤判等。然而，透過 AI 技術的輔助，能夠有效地提高檢測準確度及效率，並且能夠解決 AOI 系統的弱勢問題。
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在這方面， 偲倢所提供的AINavi瑕疵檢測方案，有過去許多整合 AOI 的經驗，並且具有成熟的軟體工具與明確的SOP，讓製造業客戶能夠更加便利地應用於生產線上，從而提高生產效率與品質。
如果您有興趣了解更多，歡迎與我們聯繫：salesinfo@spingence.com。