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什么是 AOI？AOI 的优势与弱势
AOI（Automated Optical Inspection）自动光学检查，是依靠机器视觉作为识别的技术，用以改良或弥补人力用光学检测的种种缺点，现今已被应用在各式各样的产业中。AOI 最主要的功能为瑕疵检测、尺寸量测、定位贴合，包括高科技产业、半导体、生技医疗、食品等。AOI 在工业自动化中扮演着重要的角色，目前 AOI 最常被应用的产业分别是 PCB 和面板显示器产业，两者占比约为 64% 和 15%。
AOI 基本架构
主要六大组成：相机、镜头、机构、PLC、光源、工业电脑。AOI 系统以机器视觉为核心，结合光学、电控、机构以及检测软件执行检测作业。通过光源配置凸显影像特征，辅以电脑影像处理技术进行定位及检查，快速筛检产线中成品、半成品的缺陷、污染物及其他异常。
AOI 应用
AOI 在制造业的应用极为广泛，凡是检查产品上有无变形、破损、缺件、脏污与刮痕等瑕疵，或者是读码、对位、精密测量、印刷检验，皆能通过 AOI 技术进行检验。因此，如半导体、印刷电路板（PCB）、面板、电子机械、纺织、食品加工、汽车等产业，都能看见其踪影，其中更以 PCB 和面板产业为大宗。
由于任何零组件的瑕疵都可能影响产品功能，因此制造业对于提升良率需求与日俱增。传统产线依赖大量人工检测产品瑕疵模式，已无法满足产品全检与生产效率需求，因此导入自动光学检测（Automated Optical Inspection, AOI）系统成为工业制程上瑕疵辨识的应用主流。
AOI 的规格有哪些？
速度
如一分钟检多少个数，或者能够检测几公尺等。
精度
需要被检出的尺寸单位，例如 5 µm 或 0.005 mm 等。
視野
FOV（Field of View）即为相机的可视范围。
AOI 的优势
1. 取代人工目检
相较于人工检测或人工加光学仪器检测，AOI 能够比肉眼更加精确，且对于瑕疵判定的标准较为一致。
2. 提升检测速度
载高解析度相机的 AOI 系统能检测人眼难以辨识的细节，同时每分钟数以千计的筛检量能，也改善传统人工目视检测效率不彰的缺点。
AOI 的弱势
尽管 AOI 系统已广泛应用于各制造业产线，但其必须高度客制化的特性仍造成导入的难度与限制，面对复杂的产品瑕疵、影像背景、光影变化，AOI 系统使用相对受限。
1. 仅可检出定义好的瑕疵
AOI 采用 Rule-based 判断机制，通过程式语言撰写检测逻辑（Rule），仅能以定义好的参数作为基准检测样本瑕疵。举例而言，检测逻辑将瑕疵定义为圆形，非属圆形的瑕疵便无法通过 AOI 系统检测出异常，因此常产生漏检（Leakage）问题，诸如蛋壳孔样貌不同、塑胶射出制品的脱模剂油污、金属冲压件的刮痕等随机生成的瑕疵类型，都是 AOI 系统的克星。
2. 检测环境及设备要求高
AOI 相当依赖光源、相机、镜头三者间的密切搭配。以光源来说，为了强化对比以呈现物体特征，需根据待测物件材质、颜色、形状设计光线强度与特性，借以取得适用的影像降低误杀风险；选择相机时需依据检测需求决定感光元件、解析度、帧率等并搭配合适镜头，方能发挥光学系统功能，可谓「牵一发动全身」。
3. 过杀率（Overkill Rate）过高
AOI 光学检测是通过传统算法进行，系统往往将参数设定得相对严格，导致系统过于敏感，易受光影等外在条件影响而造成误杀（Overkill）现象，所以通常需要再耗费人力及时间成本进行二次检查。
4. 上线时间长、需要的样本数较多
相较于 AI 软件的低样本数、快速学习，AOI 需要的样本数及调整设定时间相当长，若遇上调机、更换零组件等情况，则须指派工程师依据经验值重新进行机台参数设定、对位，再加上软硬体调整过程相对复杂，维修时间短则几日长则数月，难以因应智慧制造产线弹性化需求，这对于需要快速回应订单、迅速调整产线生产内容或产品规格的产业相当不利。
AOI 的发展趋势
AOI 自动光学检测虽然已经实施多年，但由于其局限性及自身缺陷，加上产线生产模式由「大规模的生产」，改为「少量多样」，使得 AOI 结合 AI 成为工业4.0的大趋势。现今有许多系统整合厂商将 AOI 结合 AI，以弥补 AOI 不足之处，增强客户产线的完善度。
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