电路板的自动检测技术
aoi工作原理
aoi工作原理
aoi工作原理是一种自动光学检测技术，用于检测电子元件的
连接和组装是否正确。
它可以检测印刷电路板（PCB）上的电子元件，例如电阻、电容、集成电路等。
aoi技术基于光学原理，通过对元件进行高分辨率图像采集和分析，来判断连接和组装是否符合要求。
aoi系统通常由以下几个主要部分组成：光源、相机、图像处
理软件和算法。
光源提供光照，确保元件表面得到均匀且足够的照明。
而相机则负责捕捉高清晰度的图像。
图像处理软件和算法则用于对采集到的图像进行分析和判定。
在实际运行中，aoi系统首先会将待测的PCB放置在检测区域。
然后通过控制光源照明，相机会连续拍摄PCB不同区域的图像。
这些图像会传入图像处理软件中，进行各种算法的处理和分析。
通常，aoi系统会使用图像比对（Image Comparison）来检测
电子元件的连接和组装是否正确。
图像比对是将采集到的图像与预先设定的标准图像进行比较，通过比较两者之间的差异来判定是否正确。
差异可能包括位置、外形、颜色等方面的变化。
此外，aoi系统还可以通过光学字符识别（OCR）和光学字符
识别（OCV）等技术来读取元件上的标识符和数值，并与预
先设定的要求进行比对。
这样可以确保元件的标识和数值是否正确。
总的来说，aoi工作原理是基于光学原理的自动光学检测技术，通过图像采集和分析，对电子元件的连接和组装进行检测和判定。
它提供了高效、准确且非接触的检测方式，广泛应用于电子制造领域。
AOI工作原理
AOI工作原理AOI（Automated Optical Inspection）是一种自动光学检测技术，广泛应用于电子制造行业，用于检测印刷电路板（PCB）和表面贴装技术（SMT）的质量问题。
AOI系统通过使用高分辨率的摄像头和图像处理算法，能够快速准确地检测PCB上的缺陷，如焊接问题、元件位置偏移、短路等。
AOI工作原理主要包括以下几个步骤：1. 图像采集：AOI系统通过摄像头采集PCB的图像。
通常，摄像头会以固定的速率扫描整个PCB表面，获取高分辨率的图像。
2. 图像预处理：采集到的图像需要进行预处理，以提高后续的缺陷检测准确性。
预处理包括图像去噪、增强对比度、边缘检测等操作，以便更好地突出PCB上的缺陷。
3. 特征提取：在预处理后，系统会对图像进行特征提取。
特征可以是PCB上的线条、孔洞、元件等。
通过提取这些特征，系统可以更好地识别和分析PCB上的缺陷。
4. 缺陷检测：在特征提取后，AOI系统会对图像进行缺陷检测。
系统会与预先设定的标准进行比对，检测出PCB上的任何缺陷，如焊接不良、元件位置偏移、短路等。
检测算法通常基于图像处理和机器学习技术，能够快速准确地识别出缺陷。
5. 缺陷分类和报告：一旦缺陷被检测出来，系统会根据其类型对其进行分类，并生成相应的报告。
报告通常包括缺陷的位置、类型、大小等信息，以便操作员进行后续的修复工作。
AOI工作原理的关键在于图像处理和缺陷检测算法的准确性和稳定性。
图像处理技术可以提高图像质量和缺陷的可视性，而缺陷检测算法则可以准确地识别出各种类型的缺陷。
此外，AOI系统还需要具备高速、高精度的硬件设备，以确保在短时间内完成大量PCB的检测工作。
总结起来，AOI工作原理是通过采集、预处理、特征提取、缺陷检测和报告生成等步骤，利用图像处理和机器学习技术实现对PCB上缺陷的快速准确检测。
这种自动化光学检测技术在电子制造行业中发挥着重要作用，提高了生产效率和产品质量。
AOI原理及应用
AOI原理及应用AOI（Automated Optical Inspection）是一种自动光学检测技术，用于检测印刷电路板（PCB）上的缺陷和错误。
它结合了光学成像和图像处理技术，能够高效、准确地检测和识别PCB上的各种问题，如焊接问题、元件缺失、极性错误等。
以下是关于AOI原理及应用的详细介绍。
AOI系统基于光学成像，通过使用高分辨率的CCD相机和适当的照明系统，对PCB上的表面进行扫描。
然后，图像处理软件对获取的图像进行分析和比较，以识别任何缺陷或错误。
1.照明系统：AOI系统使用适当的照明系统来照亮待检测的区域。
常见的照明方式包括环形照明、底部照明和侧面照明。
不同的照明方式可以突出不同的特征和缺陷。
D相机：AOI系统使用高分辨率的CCD相机来获取PCB表面的图像。
CCD相机可以捕捉细微的细节，并将图像传输给图像处理软件进行分析。
3.图像处理软件：AOI系统的图像处理软件使用一系列算法和模型对获取的图像进行分析和比较。
它可以检测和识别各种类型的缺陷和错误，如焊接问题、元件缺失、极性错误等。
AOI应用：AOI技术广泛应用于电子制造行业，特别是在PCB生产和组装过程中。
以下是AOI的主要应用领域：1.错误检测：AOI系统可以检测焊接缺陷，如焊点冷焊、偏头、残留焊锡等。
它还可以检测元件是否正确放置，以及元件之间是否有短路或断路。
2.缺陷检测：AOI系统可以检测PCB表面的缺陷，如刮痕、裂纹、凹陷等。
它可以帮助生产厂商及时发现和修复这些缺陷，以提高产品质量。
3.元件识别：AOI系统可以识别和验证PCB上的元件，确保正确的元件放置和极性。
它可以识别元件的尺寸、形状和标识，以确保符合设计要求。
4.数据分析：AOI系统可以收集和分析PCB生产过程中的大量数据。
它可以帮助制造商分析生产线的效率和质量，并提供改进的建议。
AOI的优势：AOI技术相对于传统的目视检查具有以下优势：1.自动化：AOI系统可以自动进行检测和分析，大大提高了生产效率和准确性。
AOI检测原理及应用学习资料
AOI检测原理及应用学习资料
AOI（Automatic Optical Inspection，自动光学检测）是一种通过
光源、相机和计算机图像处理技术，对电子制造业中的印刷电路板（PCB）或各种组件进行高效、高精度的自动检测的技术。
AOI检测的原理及应用
是一个广泛涵盖多个领域的主题，以下是一些学习资料，以帮助您更好地
了解AOI检测技术。
一、原理
这篇文档详细介绍了AOI检测的基本原理，包括光源、相机、图像处理、特征分析等方面的内容，对于初步了解AOI技术的原理很有帮助。
这篇论文详细讨论了AOI检测的工作原理，包括光源、镜头、图像采
集和处理、特征提取等方面的更深入的内容，对于有一定基础的学习者很
有参考价值。
二、应用
这篇文档详细介绍了AOI检测在电子制造业中的应用，包括PCB的缺
陷检测、焊接质量检测、元器件装配检测等方面的内容，对于了解AOI检
测技术在实际应用中的具体场景很有帮助。
此文介绍了AOI检测在汽车电子制造中的具体应用，包括引脚焊接检测、器件偏位检测、组件异常检测等方面的内容，适合于对于AOI技术在
汽车电子制造行业中的兴趣者。
三、应用案例
这篇文档详细介绍了AOI技术在电子焊接过程中的应用案例，包括焊盘、引脚缺陷、组件识别等方面的案例，对于初学者理解AOI技术在电子焊接中的具体应用很有帮助。
此文介绍了AOI技术在手机PCBA制造过程中的具体应用实例，包括焊盘质量检测、元器件识别、元器件方向确认等方面的应用案例，适合于对AOI技术在手机制造行业中感兴趣的学习者。
电路板的自动检测技术
电路板的自动检测技术随着表面贴装技术的引人，电路板的封装密度飞速增加。
因此，即使对于密度不高、一般数量的电路板，电路板的自动检测不但是基本的，而且也是经济的。
在复杂的电路板检测中，两种常见的方法是针床测试法和双探针或飞针测试法。
1 针床测试法这种方法由带有弹簧的探针连接到电路板上的每一个检测点。
弹簧使每个探针具有100 - 200g 的压力，以保证每个检测点接触良好，这样的探针排列在一起被称为”针床”。
在检测软件的控制下，可以对检测点和检测信号进行编程，图14-3 是一种典型的针床测试仪结构，检测者可以获知所有测试点的信息。
实际上只有那些需要测试的测试点的探针是安装了的。
尽管使用针床测试法可能同时在电路板的两面进行检测，当设计电路板时，还是应该使所有的检测点在电路板的焊接面。
针床测试仪设备昂贵，且很难维修。
针头依据其具体应用选不同排列的探针。
一种基本的通用栅格处理器由一个钻孔的板子构成，其上插针的中心间距为100 、75 或50mil。
插针起探针的作用，并利用电路板上的电连接器或节点进行直接的机械连接。
如果电路板上的焊盘与测试栅格相配，那么按照规范打孔的聚醋薄膜就会被放置在栅格和电路板之间，以便于设计特定的探测。
连续性检测是通过访问网格的末端点(已被定义为焊盘的x-y 坐标)实现的。
既然电路板上的每一个网络都进行连续性检测。
这样，一个独立的检测就完成了。
然而，探针的接近程度限制了针床测试法的效能。
2 双探针或飞针测试法飞针测试仪不依赖于安装在夹具或支架上的插脚图案。
基于这种系统，两个或更多的探针安装在x-y 平面上可自由移动的微小磁头上，测试点由CADI Gerber 数据直接控制。
双探针能在彼此相距4mil 的范围内移动。
探针能够独立地移动，并且没有真正的限定它们彼此靠近的程度。
带有两个可来回。
AOI作业指导书 (2)
AOI作业指导书一、概述AOI（Automated Optical Inspection）自动光学检测是一种利用光学技术对印刷电路板（PCB）进行自动检测的方法。
本作业指导书旨在提供详细的操作步骤和注意事项，以确保在进行AOI作业时能够准确、高效地完成检测任务。
二、设备准备1. AOI设备：确保AOI设备处于正常工作状态，连接电源和数据线。
2. 检测样品：准备待检测的PCB样品，确保其完整无损。
3. 操作系统：确保AOI设备上的操作系统已经正确安装并更新至最新版本。
三、操作步骤1. 打开AOI设备：按下电源按钮，启动AOI设备，确保屏幕显示正常。
2. 登录系统：根据设备要求，输入用户名和密码，登录到AOI系统界面。
3. 创建新任务：点击界面上的“新建任务”按钮，进入任务创建页面。
4. 输入任务信息：根据实际需求，填写任务名称、任务描述等相关信息，并选择待检测的PCB样品。
5. 配置检测参数：根据PCB的特性和检测要求，设置合适的检测参数，包括光源亮度、暴光时间、分辨率等。
6. 调整视觉系统：根据PCB的尺寸和布局，调整视觉系统的位置和焦距，确保能够全面、清晰地检测整个PCB表面。
7. 开始检测：点击界面上的“开始检测”按钮，AOI设备将开始自动检测PCB样品。
8. 检测结果分析：等待检测完成后，系统将自动生成检测结果报告。
根据报告中的缺陷信息，分析并判断是否存在问题。
9. 问题处理：根据检测结果报告，对于存在的缺陷进行分类和处理，可以选择修复、返工或者报废。
10. 完成任务：根据实际情况，点击界面上的“完成任务”按钮，将任务标记为已完成。
四、注意事项1. 操作规范：在进行AOI作业时，操作人员应遵守相关的操作规范，确保操作的准确性和稳定性。
2. 设备维护：定期对AOI设备进行维护保养，包括清洁光源、调整视觉系统、检查电源和数据线等，以确保设备的正常工作。
3. 校准检测参数：根据实际需求，定期校准检测参数，以保证检测的准确性和可靠性。
AOI管理规范
AOI管理规范AOI（Automated Optical Inspection）管理规范一、背景介绍AOI是一种自动光学检测技术，用于检测印刷电路板（PCB）上的电子元件的质量和焊接连接的准确性。
为了确保AOI系统的有效运行和准确性，制定AOI管理规范是必要的。
二、AOI管理规范的目的1. 确保AOI系统的稳定性和准确性。
2. 提高生产效率和产品质量。
3. 减少人为错误和重复工作。
4. 优化维护和保养计划。
三、AOI管理规范的内容1. AOI系统的选择和安装a. 根据生产需求选择适合的AOI系统，并确保其性能符合要求。
b. 确保AOI系统安装在合适的环境中，避免影响其工作效果。
2. AOI操作规程a. 培训操作人员，确保其熟悉AOI系统的操作流程和功能。
b. 制定标准的操作规程，包括启动、校准、调整和关闭AOI系统的步骤。
c. 确保操作人员按照规程操作，避免操作错误和误判。
3. AOI系统的维护和保养a. 制定定期维护计划，包括清洁镜头、检查光源和传送带等部件的状况。
b. 定期校准AOI系统，确保其准确性和稳定性。
c. 建立故障排除流程，及时解决AOI系统的故障和问题。
4. AOI数据分析和反馈a. 定期分析AOI系统生成的数据，评估产品质量和生产效率。
b. 根据分析结果，及时调整生产工艺和AOI系统的参数，以提高产品质量和生产效率。
c. 将分析结果反馈给相关部门，以便及时采取改进措施。
5. AOI系统的改进和更新a. 定期评估AOI系统的性能和技术发展，及时更新系统软件和硬件。
b. 跟踪行业的最新技术和标准，确保AOI系统始终处于最佳状态。
四、AOI管理规范的实施1. 确定AOI管理规范的责任人和执行团队。
2. 建立相关的培训计划，培训操作人员和维护人员。
3. 制定AOI管理规范的实施计划和时间表。
4. 监督和检查AOI系统的运行情况，确保规范的执行。
5. 定期评估AOI管理规范的效果，并进行改进。
AOI工作原理
AOI工作原理AOI（自动光学检测）是一种在电子制造过程中广泛使用的自动化检测技术。
它利用光学系统和图像处理算法来检测印刷电路板（PCB）上的缺陷和错误。
AOI工作原理涉及以下几个方面：光源、镜头、图像采集、图像处理和缺陷检测。
1. 光源：AOI系统使用适当的光源来照亮PCB表面，以便能够捕捉到清晰的图像。
常用的光源包括白光、红外线和紫外线。
光源的选择取决于被检测的对象和所需的分辨率。
2. 镜头：AOI系统使用镜头来放大和聚焦在PCB上的细节。
镜头的选择也取决于被检测的对象和所需的分辨率。
通常，高分辨率镜头能够提供更清晰的图像，从而提高检测的准确性。
3. 图像采集：AOI系统通过使用相机来采集PCB表面的图像。
相机通常位于镜头的后面，可以捕捉到高质量的图像。
图像采集的速度和分辨率对于AOI系统的性能至关重要。
4. 图像处理：采集到的图像会经过图像处理算法进行处理。
图像处理的目标是提取出PCB上的关键特征并去除干扰。
常见的图像处理技术包括滤波、边缘检测、图像增强和图像分割等。
这些技术可以帮助提高图像的质量，并使得后续的缺陷检测更加准确。
5. 缺陷检测：在图像处理完成后，AOI系统会对图像中的缺陷进行检测。
常见的缺陷包括焊接问题、元件位置错误、短路和断路等。
缺陷检测算法通常基于图像处理结果和预定义的规则或模型。
一旦检测到缺陷，系统会发出警报并标记出缺陷的位置。
总结：AOI工作原理是通过光源、镜头、图像采集、图像处理和缺陷检测等步骤来实现对PCB上缺陷的自动化检测。
这种技术能够提高生产效率，减少人工错误，并提高产品质量。
通过合理选择光源和镜头，优化图像采集和处理算法，AOI系统能够实现高精度的缺陷检测，满足电子制造行业对于质量控制的需求。
aoi检测原理
aoi检测原理
AOI检测原理。
AOI（Automated Optical Inspection）是一种利用光学原理进行自动检测的技术，它可以对印刷电路板（PCB）上的焊接、组装等工艺进行高效、精准的检测。
AOI
检测原理是基于图像处理和模式识别技术，通过获取PCB图像信息，对其进行分
析和比对，从而实现对PCB质量的检测。
首先，AOI系统会利用高分辨率的摄像头对PCB进行拍照，获取其表面的图
像信息。
然后，这些图像信息会被传输到计算机上，经过图像处理算法的处理，提取出其中的特征信息，比如焊点的位置、形状、颜色等。
接着，AOI系统会将提取出的特征信息与预先设定的标准进行比对，判断其是
否符合质量要求。
在这个过程中，模式识别技术起到了关键作用，它可以识别出图像中的各种缺陷，比如焊接虚焊、短路、开路、错位等，从而实现对PCB质量的
全面检测。
在实际应用中，AOI系统通常还配备了自动化的设备，可以对发现的缺陷进行
标记或者自动进行修复。
这样，不仅可以提高检测的效率，还可以减少人为的干预，提高检测的准确性和一致性。
总的来说，AOI检测原理是基于光学原理和图像处理技术，通过对PCB图像
信息的获取、分析和比对，实现对PCB质量的自动检测。
它在提高生产效率、保
证产品质量方面发挥着重要的作用，是现代电子制造中不可或缺的技术手段。
电路板检测方案
电路板检测方案引言电路板生产过程中的质量控制是确保电路板质量的关键。
其中，电路板检测是一项重要的环节，用于检查电路板制造过程中的可能缺陷，以确保产品的性能和可靠性。
本文将介绍一种电路板检测方案，包括该方案的原理、步骤和应用场景。
方案原理该电路板检测方案基于视觉技术，通过对电路板表面的图像进行分析来检测电路板的缺陷。
该方案包括以下几个关键步骤：1.图像采集：使用高分辨率的相机和合适的光源对电路板进行图像采集，以获取电路板表面的清晰图像。
2.图像预处理：对采集到的电路板图像进行预处理，包括去噪、图像增强等操作，以提高后续图像分析算法的准确性和稳定性。
测电路板上的缺陷，例如，使用边缘检测、模板匹配、特征提取等技术来分析图像并找出缺陷区域。
4.结果分析：根据检测到的缺陷，对电路板进行分类和评估，以确定其质量和可靠性。
检测步骤下面是实施该电路板检测方案的一般步骤：1.准备设备：在检测过程中，需要准备一台高分辨率的相机、适当的照明设备和一台计算机用于处理图像和运行检测算法。
2.图像采集：将电路板放置在适当的位置，并使用相机进行图像采集。
确保图像清晰且包含电路板的完整表面。
3.图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等操作。
这些步骤可以使用图像处理软件或编程语言（如Python）实现。
路板上的缺陷。
可以根据具体需求选择合适的算法，并使用相应的编程语言进行实现。
5.结果分析：根据检测结果对电路板进行分类和评估。
可以通过设定阈值来确定缺陷的严重程度，并生成报告或记录缺陷的位置和特征。
应用场景这种电路板检测方案可以应用于各种电路板生产和质检场景，如：•电子设备制造：在制造电子产品时，使用该方案来检测电路板上的缺陷，确保产品的性能和可靠性。
•自动化生产线：将该方案集成到自动化生产线中，实现对电路板的实时检测和分类，提高生产效率和质量。
•维修和维护：在维修和维护电子设备时，通过检测电路板上的缺陷，快速定位和修复故障。
基于AOI技术的PCB常见质量缺陷检测
基于AOI技术的PCB常见质量缺陷检测随着电子产品的不断发展和普及，PCB（Printed Circuit Board，印刷电路板）作为电子产品的核心组成部分，其质量缺陷检测变得尤为重要。
而在PCB的生产中，基于AOI （Automatic Optical Inspection，自动光学检测）技术的质量检测正逐渐成为主流。
本文将就基于AOI技术的PCB常见质量缺陷检测进行介绍。
一、 AOI技术原理AOI技术是通过对PCB进行高分辨率的数字图像采集，以及先进的图像处理算法和人工智能技术，实现对PCB表面元件的检测和质量缺陷的分析。
其原理主要包括图像采集和图像处理两个部分。
1. 焊接质量缺陷焊接是PCB生产过程中一个非常重要的环节，而焊接质量的好坏直接影响着整个电子产品的性能和可靠性。
通过AOI技术，可以对PCB焊接部分进行检测，主要包括以下几个方面：a) 焊接质量不良，如未焊、错位焊、偏斜焊、高度不足等；b) 电路短路和开路，如焊接后的短路和开路；c) 焊接引脚损伤，如引脚变形或损坏等。
通过AOI技术的图像采集和图像处理，可以对焊接部分进行高精度的检测和分析，实现对焊接质量缺陷的准确识别和定位。
2. 元件安装质量缺陷a) 元件安装不良，如漏装、反装、位置偏移等；b) 元件位置不准，如位置偏移、旋转不正等；c) 元件损坏或变形，如元件引脚变形、外观损坏等。
3. 特殊元件检测在PCB的生产过程中，一些特殊元件的检测也是非常重要的。
对具有特殊加工工艺的元件，如BGA（Ball Grid Array）芯片，需要进行焊接质量检测和焊球的状况检测，而AOI 技术可以对这些特殊元件进行高精度的检测和分析。
4. PCB表面缺陷检测除了元件的安装和焊接质量缺陷之外，PCB表面的一些缺陷，如划伤、污染、氧化等，也会影响到整个PCB的电性能和可靠性。
通过AOI技术的图像采集和图像处理，可以对PCB 表面的缺陷进行快速、准确的检测和识别。
AOI工作原理
AOI工作原理AOI（Automated Optical Inspection）是一种自动光学检测技术，广泛应用于电子创造业中的印刷电路板（PCB）生产过程中。
它通过使用高分辨率的摄像头和图象处理算法，对PCB上的元件、焊点和电路连接进行快速、准确的检测。
以下是AOI工作原理的详细介绍。
1. 检测原理AOI系统通过光学镜头和摄像头将PCB上的图象捕捉下来，并将其传输到图象处理系统中进行分析。
图象处理系统使用先进的算法和模式识别技术，对图象进行分析和比对，以检测出可能存在的缺陷或者错误。
检测的对象可以包括元件的位置、极性、偏移、丢失、损坏、焊点的质量以及电路连接的准确性等。
2. 图象采集AOI系统使用高分辨率的摄像头和光学镜头来捕捉PCB上的图象。
摄像头通常会以固定的角度和距离对PCB进行扫描，以确保图象的清晰度和一致性。
光源的选择也很重要，常见的光源包括白光、红外线和紫外线等，不同的光源可以适合于不同的检测需求。
3. 图象处理捕捉到的图象会传输到图象处理系统中进行分析。
图象处理系统使用各种算法和模式识别技术，对图象进行处理和分析，以检测出可能存在的缺陷或者错误。
常见的图象处理技术包括边缘检测、形状匹配、模板匹配、颜色识别等。
通过比对图象与预设标准图象或者模板，系统可以判断是否存在缺陷或者错误。
4. 缺陷检测通过图象处理系统的分析，AOI系统可以检测出各种可能的缺陷或者错误。
例如，对于元件的位置和极性，系统可以检测出元件是否偏移、翻转或者丢失。
对于焊点的质量，系统可以检测出焊点是否完整、焊接是否充分、是否存在焊接缺陷等。
对于电路连接的准确性，系统可以检测出电路连接是否正确、是否存在短路或者断路等。
5. 结果分析AOI系统会将检测结果进行分析和统计，并生成相应的报告。
报告中通常包括缺陷的类型、位置、数量和严重程度等信息。
通过分析报告，创造商可以了解到生产过程中存在的问题，并及时采取措施进行纠正和改进。
AOI作业指导书
AOI作业指导书一、引言AOI（自动光学检测）是一种用于电子创造过程中的自动化检测技术，通过光学系统和图象处理算法，对印刷电路板（PCB）上的元件进行检测和验证。
本作业指导书旨在提供详细的操作步骤和注意事项，以匡助操作员正确使用AOI设备进行检测。
二、设备准备1. 确保AOI设备处于良好的工作状态，包括电源连接、通电状态和网络连接等。
2. 检查AOI设备的光源和摄像头是否清洁，如有污垢需要及时清理。
3. 验证AOI设备的软件版本是否是最新的，并确保已安装所需的检测算法。
三、操作步骤1. 启动AOI设备，并登录操作界面。
2. 选择待检测的PCB文件，确保文件与实际待检测的PCB一致。
3. 设置检测参数，包括检测速度、灵敏度等。
根据具体需求进行调整。
4. 将待检测的PCB放置在AOI设备的工作台上，并确保固定坚固。
5. 开始检测，等待检测结果显示。
检测过程中，操作员应密切关注设备运行情况，确保正常运行。
6. 检测完成后，查看检测结果。
根据设备提供的图象和数据，判断PCB上是否存在缺陷或者错误，并记录检测结果。
四、常见问题与解决方法1. AOI设备无法启动：检查电源连接是否正常，确保设备通电。
如问题仍未解决，联系维修人员进行维护。
2. PCB无法固定在工作台上：检查工作台夹持装置是否正常，调整夹持力度。
如问题仍未解决，联系维修人员进行维护。
3. 检测结果不许确：检查光源和摄像头是否干净，清理污垢。
调整检测参数，提高灵敏度。
如问题仍未解决，联系维修人员进行维护。
4. 检测速度过慢：检查网络连接是否正常，确保设备能够正常访问所需的算法和数据库。
如问题仍未解决，联系维修人员进行维护。
五、安全注意事项1. 在操作AOI设备时，应遵守相关的安全操作规程，确保人员安全。
2. 避免直接观察光源，以免对眼睛造成伤害。
3. 在操作过程中，避免触摸或者拆卸设备的内部部件，以免导致设备损坏或者人身伤害。
4. 当设备浮现异常情况时，应即将住手使用，并联系维修人员进行处理。
电路板自动光照检测系统的设计与实现
摘要空间辐射是危害航天器稳定运行的重要因素，目前一直通过地面加速试验和效应等效相结合的方式研究空间辐射对敏感元器件造成的辐射损伤，为此需要重离子加速器同相关检测设备配合，开展地面模拟试验对航天元器件进行检测。
但由于加速器终端用于模拟检测的配套设备不完善甚至不具备，制约了抗辐射检测技术的发展。
为此开展基于兰州重离子加速器的辅助设备研究，结合计算机技术和自动化技术提出电路板自动光照检测系统。
首先，基于电路板光照检测系统的检测流程，设计检测系统的系统架构和各个功能模块划分，为后续系统的设计与实现构筑蓝图。
其次，针对各个异构设备间的互联互通，基于OPC UA的信息建模规则，建立机器人信息模型，构建异构设备通信系统，并根据具体硬件设备研究工程实现过程。
然后，针对辐射环境下待检测芯片的坐标采集问题，结合SLIC超像素和One Cut图像分割，提出了SLIC-OneCut芯片识别与定位算法，并采用与卷积神经网络相结合的方式，解决了待检测芯片的识别与定位问题。
其中提出利用SLIC 超像素算法加速OneCut图像分割过程来实现传统意义下的基于图像分割的芯片定位。
针对深度学习模型的构建过程，制作了电路板图像数据集，并基于此数据集测试了两种典型的基于图像分割的神经网络模型，根据对图像分割的评估结果，部署神经网络模型到工程应用中。
针对芯片识别定位过程的可视化问题，基于工业相机SDK开发了相机应用，实现了芯片坐标检测过程的视觉化显示。
最后针对检测人员的友好操作性，基于KingView组态王设计了人机界面交互系统，根据电路板的检测过程，控制各个子系统相互配合实现电路板芯片的检测。
关键词：抗辐射检测，图像分割，芯片的识别与定位，OPC UAAbstractSpace radiation is an important factor that jeopardizes the stable operation of the spacecraft. At present, the radiation damage caused by space radiation to sensitive components has been studied through the combination of ground acceleration test and effect equivalence. Therefore, it is necessary for heavy ion accelerator to cooperate with relevant detection equipment to carry out ground simulation test to detect space components. However, due to the lack of or imperfection of the supporting equipment for the simulation test of the accelerator terminal, the development of anti-radiation detection technology is restricted. For this reason, the auxiliary equipment research based on Lanzhou heavy ion accelerator is carried out, and the circuit board automatic light detection system is proposed by combining computer technology and automation technology.Firstly, based on the inspection process of the circuit board lighting inspection system, this paper design the system architecture of the inspection system and divide each functional module to build a blueprint for the design and implementation of subsequent systems.Secondly, for the interconnection between various heterogeneous devices, based on the OPC UA information modeling rules, the paper establish a robot information model, build a heterogeneous device communication system, and study the engineering implementation process according to specific hardware devices.Then, for the coordinate acquisition problem of the chip to be detected in the radiation environment, combined with the SLIC superpixel and One Cut image segmentation, this paper propose the SLIC-OneCut chip recognition and positioning algorithm, and combine with the convolutional neural network to solve the detection chip identification and positioning problem. It proposes to use the SLIC superpixel algorithm to accelerate the OneCut image segmentation process to achieve the traditional chip positioning based on image segmentation. In the deep learning model电路板自动光照检测系统的设计与实现construction process, this paper produce a circuit board image data set, and based on this data set, and test two typical neural network models based on image segmentation . Based on the evaluation results of image segmentation, this paper deploy the neural network model in the engineering application . Aiming at the visualization problem of the chip identification and positioning process, this paper develop the camera application based on the industrial camera SDK to realize the visual display of the chip coordinate detection process.Finally, aiming at the friendly operability of the inspectors, the paper design a human-computer interface interactive system based on KingView. According to the inspection process of the circuit board, each subsystem is controlled to cooperate with each other to realize the inspection of the circuit board chip.Key Words: Anti-radiation detection, Image segmentation, Chip identification and positioning, OPC UA目录目录第1章引言 (1)1.1 研究背景与意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 空间辐射及其检测的研究现状 (2)1.2.2 OPC UA的研究现状 (3)1.2.3 图像分割算法的研究现状 (4)1.2.4 组态监控软件的研究现状 (7)1.3 论文研究内容 (8)1.4 论文组织架构 (9)第2章电路板自动光照检测系统设计 (11)2.1 基于OPC的异构设备通信系统 (11)2.2 基于单目相机的机器视觉系统 (12)2.3 基于组态的检测控制系统 (13)2.4 本章小结 (13)第3章基于OPC的异构设备通信系统 (15)3.1 OPC UA关键技术 (15)3.2 OPC UA规范 (16)3.3 基于OPC UA的信息模型 (17)3.4 异构系统实现 (19)3.4.1 桁架机器人 (19)3.4.2 ABB机器人 (20)3.5 本章小结 (21)第4章基于图像分割的芯片定位 (23)4.1 基于SLIC的超像素合并 (23)4.1.1 Lab色彩模型 (23)电路板自动光照检测系统的设计与实现4.1.2 SLIC算法 (24)4.1.3 超像素合并 (25)4.2 前景与背景后处理 (26)4.3 One Cut图像分割 (26)4.4 矩形拟合 (28)4.5 实验验证 (28)4.5.1 不同的SLIC区域尺度 (28)4.5.2 不同的交互式图割算法 (30)4.6 本章小结 (30)第5章基于CNN的芯片定位 (33)5.1 数据集制作以及预处理 (33)5.2 数据增强 (34)5.2.1 基于Augmentor的数据增强 (35)5.2.2 基于Instaboost的数据增强 (36)5.3 基于CNN的图像分割模型 (37)5.3.1 基于Mask R-CNN的图像分割 (38)5.3.2 基于YOLACT的图像分割 (39)5.4 图像分割算法的评估标准 (39)5.4.1 执行时间 (40)5.4.2 内存占用 (40)5.4.3 精确度 (40)5.4.4 其他标准 (41)5.5 实验验证 (42)5.5.1 深度学习模型的部署 (42)5.5.2 图像分割算法的评估 (44)5.6 本章小结 (45)第6章基于单目相机的机器视觉系统 (47)6.1 相机标定 (47)6.2 坐标转换 (47)6.3 芯片的识别与定位 (49)目录6.4 本章小结 (50)第7章基于组态的检测控制系统 (51)7.1 基于KingView的组态 (51)7.2 同异构设备间的通信 (53)7.3 同机器视觉系统的通信 (54)7.4 本章小结 (54)第8章结论与展望 (55)8.1 总结 (55)8.2 遇到的问题 (55)8.3 展望 (56)参考文献 (57)致谢 (61)作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 (63)电路板自动光照检测系统的设计与实现图例索引图1.1 不同图像分割算法示意图 (5)图1.2 FCN 网络结构图 (6)图2.1 电路板自动光照检测系统结构 (11)图2.2 异构设备通信网络结构 (12)图2.3 机器视觉系统组成 (12)图2.4 电路板检测控制系统组成 (13)图3.1 OPC UA规范 (16)图3.2 ABB 机器人信息模型 (18)图3.3 OPC UA 工作站配置 (20)图3.4 OPC UA在TIA中的配置 (20)图4.1 K-Means和SLIC搜索空间 (24)图4.2 S=20超像素区域合并结果图 (25)图4.3 S=10超像素区域合并结果图 (26)图4.4 前景背景后处理 (26)图4.5 One Cut辅助节点 (27)图4.6 One Cut 图像分割结果 (28)图4.7 矩形拟合结果 (28)图4.8 不同SLIC区域尺度分割结果图 (29)图5.1 数据集标注图 (33)图5.2 标注后结果显示图 (34)图5.3 COCO数据集格式 (34)图5.4 Pascal VOC数据集格式 (34)图5.5 标注后原图像结果显示 (35)图5.6 仿射变换后结果显示图 (35)图5.7 Mask R-CNN网络结构 (38)图5.8 YOLACT网络结构 (39)图5.9 深度学习算法部署流程图 (43)图6.1 相机标定过程 (47)图表目录图6.2 芯片的识别与定位算法流程图 (49)图6.3 芯片的识别与定位的可视化结果 (50)图7.1 光照检测控制系统界面图 (51)图7.2 KingView报警事件日志 (53)图7.3 视觉系统同检测控制系统通信格式 (54)电路板自动光照检测系统的设计与实现表格索引表4.1 不同SLIC区域尺度参数下分割效果评价表 (30)表4.2 不同图像分割算法分割效果评价表 (30)表5.1 COCO数据集采用的评估标准 (41)表5.2 模型部署采用的软硬件平台参数表 (42)表5.3 图像分割算法的结果展示图 (44)表5.4 图像分割算法的评估指标 (45)表6.1 相机参数矩阵 (47)表6.2 图像坐标与物体坐标对应表 (48)表6.3 芯片的图像坐标和世界坐标 (50)表7.1 检测系统保存的辐射点信息表 (52)表7.2 OPC部分变量映射表 (53)第1章引言第1章引言研究背景与意义空间辐射环境是地球辐射带、太阳宇宙线、银河宇宙线等的总称，存在着电子、质子和重离子等来源不同的辐射离子，对航天器敏感材料和器件带来不同的辐射损伤效应，根据类型可分为单粒子效应（SEE）、电离总剂量效应（TID）、位移损伤效应（DD）等，严重影响着航天器的在轨可靠性和寿命。
AOI工作原理
AOI工作原理AOI（Automated Optical Inspection）工作原理1. 概述AOI是一种自动光学检测技术，用于检查印刷电路板（PCB）上的组件安装和焊接质量。
它通过图像处理和模式识别算法来检测缺陷，替代了传统的人工目视检查，提高了检测效率和准确性。
2. AOI系统组成一个典型的AOI系统由以下几个主要组成部分构成：a. 摄像头：用于捕捉PCB上的图像。
b. 光源：提供均匀的照明，以确保图像的清晰度和准确性。
c. 图像处理软件：用于分析和处理图像，检测缺陷。
d. 运动控制系统：用于控制摄像头在PCB上的移动，以获取全面的图像。
e. 数据库：用于存储和管理检测结果和统计数据。
3. AOI工作流程a. 准备工作：将待检测的PCB放置在检测台上，并将其固定。
b. 图像采集：摄像头沿着预定的路径移动，同时捕捉PCB的图像。
光源提供均匀的照明，确保图像的质量。
c. 图像处理：采集到的图像被传输到图像处理软件中进行处理。
首先，图像会经过预处理，如去噪、增强对比度等。
然后，通过模式识别算法，检测PCB上的组件和焊接质量。
d. 缺陷检测：图像处理软件会根据预设的检测规则和标准，检测PCB上的缺陷，如缺失、错位、偏斜、焊接不良等。
同时，它还可以检测器件的极性、标识等信息。
e. 结果分析和分类：检测结果被分析并分类为合格或不合格。
合格的PCB可以继续生产流程，而不合格的PCB需要进行修复或返工。
f. 数据存储和统计：检测结果和统计数据被存储在数据库中，以供后续分析和追溯。
4. AOI技术特点a. 高效性：AOI系统能够在短时间内检测大量PCB，大大提高了生产效率。
b. 高精度：图像处理算法和模式识别技术能够准确地检测出微小的缺陷，提高了检测的准确性。
c. 可靠性：AOI系统可以持续工作，不受疲劳和主观因素的影响，确保检测结果的一致性和可靠性。
d. 可编程性：AOI系统可以根据不同的检测需求和标准进行编程和配置，灵活适应不同的生产环境。
自动光学检测AOI是PCB制造行业的关键技术
自动光学检测AOI是PCB制造行业的关键技术自动光学检测(AOI)是电子印刷电路板(pcb)制造和测试中的一项关键技术。
自动光学检测，AOI能够快速准确的检测电子组件，特别是pcb，确保产品出厂质量高，产品制作正确，没有制造故障。
需要自动光学检测（AOI）的原因尽管已经取得了重大进展，但现代电路远比几年前的电路板复杂得多。
表面贴装技术的引入以及进一步缩小尺寸意味着电路板特别紧凑。
即使是相对平均的电路板也有数千个焊接接头，这些都是容易出现问题的地方。
电路板复杂性的增加也意味着现在人工检查不是一个可行的选择。
即使这是一种公认的方法，它目前来讲人工检测并不是特别有效，检查员很快受疲劳和主管因素影响，很容易出现错误的检查。
随着市场对产品的需求量越来越大，为了保证产品的高质量，需要非常快速、非常可靠和快速的方法将高质量的产品推向市场。
自动化光学检测是集成电子测试策略中必不可少的工具，通过在生产线早期检测故障，确保成本尽可能低。
其中一个解决方案是使用自动光学检测系统。
自动光学检测系统可以在焊接工艺之后立即放入生产线。
通过这种方式，它们可以用于在生产过程的早期发现问题，并具有许多优点。
随着故障在生产过程中被发现的时间越晚，修复成本越高，即使发现故障可以避免高额修复成本。
此外，焊料和装配区域的工艺问题可以在生产过程的早期看到，信息用于快速反馈到早期阶段。
通过这种方式，快速反应可以确保问题得到迅速识别，并在批量板材出现相同问题之前得到纠正。
自动光学检测基础自动光学检测系统（AOI）使用可视化的方法来监控印刷电路板的缺陷。
它们能够检测各种表面特征缺陷，例如结节，划痕和污点，以及更常见的尺寸缺陷，例如开路、短路和焊料变薄。
它们还可以检测不正确的组件、缺少组件和错误放置的组件。
因此，他们能够执行之前由手动操作员执行的所有视觉检查，并且更加迅速和准确。
他们通过视觉系统来扫描电路板的表面来实现这一目标。
系统由几个光源照明，并且使用一个或多个高清摄像机。
AOI检测pcb能力报告
AOI检测PCB能力报告1. 简介AOI（自动光学检测）是一种用于PCB（印刷电路板）生产过程中的检测技术。
它利用计算机视觉系统对PCB上的元件、焊接质量和电路布局进行快速、精确的检测。
本文将详细介绍AOI检测PCB的能力和优势。
2. AOI检测的步骤AOI检测PCB主要包括以下步骤： ### 2.1. 准备PCB 首先，需要将待检测的PCB准备好，包括清洁表面和确保无任何损坏。
2.2. 分析电路布局接下来，AOI系统会自动分析电路布局，识别元件的位置和布线连接。
2.3. 图像获取AOI系统将通过高分辨率相机获取PCB的图像。
2.4. 图像预处理获取到的图像会进行预处理，包括去噪、增强对比度等操作，以提高后续分析的准确性。
2.5. 缺陷检测AOI系统会对PCB图像进行缺陷检测，包括焊点问题、元件缺失或错位等。
2.6. 缺陷分类检测到的缺陷会根据其类型进行分类，以便后续的分析和修复。
2.7. 缺陷分析和报告生成AOI系统将对检测到的缺陷进行分析，并生成详细的报告，以供后续的修复和改进。
3. AOI检测的能力和优势3.1. 高效性AOI系统能够快速地对PCB进行全面的检测，大大提高了生产效率。
3.2. 准确性利用计算机视觉技术，AOI系统能够精确地识别电路布局和元件连接状态，减少了人工检测的误差。
3.3. 自动化AOI系统实现了自动化检测，减少了人工工作量，降低了生产成本。
3.4. 多功能性AOI系统不仅可以检测焊接质量，还可以检查元件位置、极性以及PCB的标识等，提供了全面的检测能力。
3.5. 数据记录和分析AOI系统能够记录和分析检测过程中的数据，为后续的改进和追溯提供了便利。
4. AOI检测的应用领域AOI检测在电子制造业中被广泛应用，特别是在PCB制造过程中的各个阶段。
它可以有效地检测到PCB上的缺陷，并及时提供报告，以便进行及时的修复和改进。
5. 总结AOI检测是一种高效、准确、自动化的PCB检测技术。
AOI中CCD的应用原理
AOI中CCD的应用原理AOI（自动光学检测）是一种应用于电子制造过程中的自动检测技术，主要用于检测印刷电路板（PCB）上的缺陷。
CCD（电荷耦合器件）是AOI系统中最常用的感光元件，它起到将光信号转换为电信号的作用。
在AOI系统中，CCD的应用主要分为两个方面：图像采集和图像处理。
首先，CCD在AOI系统中负责图像采集的工作。
CCD通过将光信号转换为电信号，实现对被检测物体（即PCB）的图像捕捉。
具体的工作过程如下：1.光源发出光线，照射到待检测的PCB上。
2.PCB上的图像通过透镜系统聚焦到CCD上。
3.光线经过CCD的感光芯片，在感光芯片的每个像素上产生电荷。
4.通过行、列选择线，将感光芯片上产生的电荷转移到相应的储存单元中。
5.将储存单元中的电荷转换为电压信号。
6.经过放大和采样处理，最终得到PCB的图像数据。
其次，CCD在AOI系统中负责图像处理的工作。
在AOI系统中，图像处理是指将采集到的图像与已知的模板图像进行对比，以检测PCB上的缺陷。
CCD通过将图像数据转换为数字信号，并进行后续的数字化处理，实现对图像的分析与识别。
具体的工作过程如下：1.将采集到的模板图像加载到AOI系统中。
2.将待检测的PCB图像通过CCD采集到AOI系统中。
D将采集到的PCB图像转换为数字信号。
4.数字信号经过去噪、滤波等处理，提取出关键特征。
5.将提取到的特征与模板图像进行匹配比对。
6.根据匹配比对的结果，判断PCB上是否存在缺陷，并生成相关的检测报告。
总结来说，CCD在AOI系统中的应用主要体现在图像采集和图像处理两个方面。
通过CCD将光信号转换为电信号，实现对PCB图像的捕捉，并将采集到的图像数据进行数字化处理，从而实现对PCB上缺陷的检测与识别。
CCD作为AOI系统中的核心感光元件，具有高灵敏度、高分辨率等优点，可以提高检测的准确性和效率，广泛应用于电子制造行业中。
aoi的ocv算法
aoi的ocv算法AOI的OCV算法AOI (Automated Optical Inspection) 是一种自动光学检测技术，主要应用于电子制造业中对印刷电路板(PCB)的检测和质量控制。
而OCV (Optical Character Verification) 算法则是其中的一种检测方法，主要用于印刷电路板上文字、数字等字符的识别和验证。
OCV算法原理OCV算法的原理是利用图像处理技术，通过对字符像素点的颜色、亮度等特征进行分析和提取，从而实现字符的识别和验证。
其流程主要包括图像采集、预处理、字符分割、特征提取和分类识别等步骤。
图像采集：首先，使用相机等设备对待检测的印刷电路板进行拍摄或扫描，生成数字图像。
预处理：对数字图像进行预处理，包括去噪、图像增强、二值化等操作，去除干扰因素，提高字符边缘的清晰度。
字符分割：将图像中的字符分离出来，形成单独的字符图像。
分割的主要方法有基于边缘检测、基于投影法等。
特征提取：通过对字符图像进行处理，提取出字符的特征信息，如字符的轮廓、面积、宽度、高度、比例等。
分类识别：利用机器学习、模式识别等方法，对提取出的字符特征进行分类和识别，判断字符是否符合要求。
OCV算法应用OCV算法广泛应用于印刷电路板的制造、检测和质量控制等领域。
例如，在PCB制造过程中，可以利用OCV算法对印刷电路板上的文字、数字等字符进行检测和识别，从而保证产品质量和生产效率。
此外，OCV算法还可以应用于其他领域，如物流行业中对包裹上的标签进行检测和识别等。
总结AOI的OCV算法是一种基于图像处理技术的自动光学检测方法，主要用于印刷电路板上字符的识别和验证。
其原理是通过图像采集、预处理、字符分割、特征提取和分类识别等步骤，实现对字符的自动识别和验证。
OCV算法在电子制造业中具有重要的应用价值，可以提高产品质量和生产效率。
AOI工作原理
AOI工作原理AOI（Automated Optical Inspection）是一种自动光学检测技术，广泛应用于电子制造业中的印刷电路板（PCB）生产过程中。
它通过使用光学系统和图像处理算法，对PCB上的元件、焊接质量和线路连接进行快速、准确的检测。
AOI工作原理主要包括以下几个步骤：1. 图像获取：AOI系统使用高分辨率的摄像头或线性扫描相机，对PCB进行图像采集。
通常，AOI系统会在PCB经过传送带或者定位装置时进行图像获取。
2. 图像预处理：采集到的图像可能存在噪点、光照不均匀等问题，需要进行预处理。
预处理的目标是提高图像的质量，便于后续的图像分析和处理。
3. 特征提取：AOI系统会根据PCB的设计要求和缺陷检测的需求，提取出需要检测的特征。
比如，焊接点的位置、形状、尺寸等。
4. 缺陷检测：通过比对提取的特征和预设的标准，AOI系统可以检测出PCB 上的缺陷。
常见的缺陷包括焊接不良、元件位置偏移、短路、开路等。
5. 判定与分类：AOI系统会根据检测结果对PCB进行判定和分类。
通常，缺陷会被标记并记录下来，以便后续的修复和追溯。
6. 输出结果：AOI系统会将检测结果输出给操作员或其他设备。
操作员可以根据检测结果进行修复或调整生产参数，以提高产品质量。
AOI工作原理的关键在于图像处理和算法。
图像处理技术可以提高图像质量，减少噪点和干扰，使得后续的特征提取和缺陷检测更加准确可靠。
算法的设计和优化可以提高检测的速度和准确性，降低误报率和漏报率。
除了基本的AOI工作原理，还有一些高级的技术和功能可以应用在AOI系统中，以进一步提高检测效果和生产效率。
比如，三维AOI技术可以获取PCB的三维形状信息，实现更精确的检测。
智能学习算法可以根据历史数据自动调整检测参数，提高自适应性和灵活性。
总之，AOI工作原理是通过光学系统和图像处理算法对PCB进行快速、准确的检测。
它可以有效地提高生产效率，降低产品缺陷率，保证产品质量。
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电路板的自动检测技术
随着表面贴装技术的引人，电路板的封装密度飞速增加。
因此，即使对于密度不高、一般数量的电路板，电路板的自动检测不但是基本的，而且也是经济的。
在复杂的电路板检测中，两种常见的方法是针床测试法和双探针或飞针测试法。
1 针床测试法
这种方法由带有弹簧的探针连接到电路板上的每一个检测点。
弹簧使每个探针具有100 - 200g 的压力，以保证每个检测点接触良好，这样的探针排列在一起被称为“针床”。
在检测软件的控制下，可以对检测点和检测信号进行编程，图是一种典型的针床测试仪结构，检测者可以获知所有测试点的信息。
实际上只有那些需要测试的测试点的探针是安装了的。
尽管使用针床测试法可能同时在电路板的两面进行检测，当设计电路板时，还是应该使所有的检测点在电路板的焊
接面。
针床测试仪设备昂贵，且很难维修。
针头依据其具体应用选不同排列的探针。
一种基本的通用栅格处理器由一个钻孔的板子构成，其上插针的中心间距为100 、75 或50mil。
插针起探针的作用，并利用电路板上的电连接器或节点进行直接的机械连接。
如果电路板上的焊盘与测试栅格相配，那么按照规范打孔的聚醋薄膜就会被放置在栅格和电路板之间，以便于设计特定的探测。
连续性检测是通过访问网格的末端点(已被定义为焊盘的x-y 坐标)实现的。
既然电路板上的每一个网络都进行连续性检测。
这样，一个独立的检测就完成了。
然而，探针的接近程度限制了针床测试法的效能。
2 双探针或飞针测试法
飞针测试仪不依赖于安装在夹具或支架上的插脚图案。
基于这种系统，两个或更多的探针安装在x-y 平面上可自由移动的微小磁头上，测试点由CADI Gerber 数据直接控制。
双探针能在彼此相距4mil 的范围内移动。
探针能够独立地移动，并且没有真正的限定它们彼此靠近的程度。
带有两个可来回移动的臂状物的测试仪是以电容的测量为基础的。
将电路板紧压着放在一块金属板上的绝缘层上，作为电容器的另一个金属板。
假如在线路之间有一条短路，电容将比在一个确定的点上大。
如果有-条断路，电容将变小。
测试速度是选择测试仪的一个重要标准。
针床测试仪能够一次精确地测试数千个测试点，而飞针测试仪一次仅仅能测试两个或四个测试点。
另外，针床测试仪进行单面测试时，可能仅仅花费20 - 305 ，这要根据板子的复杂性而定，而飞针测试仪则需要Ih 或更多的时间完成同样的*估。
Shipley (1991) 解释说，
即使高产量印制电路板的生产商认为移动的飞针测试技术慢，但是这种方法对于较低产量的复杂电路板的生产商来说还是不错的选择。
对于裸板测试来说，有专用的测试仪器( Lea ，1990) 。
一种成本更为优化的方法是使用一个通用的仪器，尽管这类仪器最初比专用的仪器更昂贵，但它最初的高费用将被个别配置成本的减少抵消。
对于通用的栅格，带引脚元器件的板子和表面贴装设备的标准栅格是2.5mm 。
此时测试焊盘应该大于或等于1.3mm 。
对于Imm 的栅格，测试焊盘设计得要大于0.7mm 。
假如栅格较小，则测试针小而脆，并且容易损坏。
因此，最好选用大于2.5mm 的栅格。
Crum (1994b) 阐明，将通用测试仪(标准的栅格测试仪)和飞针测试仪联合使用，可使高密度电路板的检测即精确又经济。
他建议的另外一种方法是使用导电橡胶测试仪，这种技术可以用来检测偏离栅格的点。
然而，采用热风整平处理的焊盘高度不同，将有碍测试点的连接。
通常进行以下三个层次的检测：
1 )裸板检测;
2) 在线检测;
3 )功能检测。
采用通用类型的测试仪，可以对一类风格和类型的电路板进行检测，也可以用于特殊应用的检测。