自动光学检查(AOI)
AOI检查简要介绍
AOI检查简要介绍AOI (Automated Optical Inspection)是一种自动光学检测技术，主要用于电子制造过程中的检测和质量控制。
该技术通过摄像头和图像处理算法来检测电子设备上的缺陷、错误和质量问题。
AOI检查可以有效提高生产线的效率和质量，并减少人工检查的需求。
AOI检查的原理是通过光学摄像头拍摄电子设备的图像，然后使用图像处理算法对图像进行分析。
这些算法可以检测各种各样的缺陷和错误，例如焊接点的良好连接、元件的正确位置、元件的倾斜或旋转等。
当检测到问题时，AOI系统将通过声音或光信号进行警告，同时记录下问题的位置和类型，以便后续的修复。
首先，AOI检查是一种非接触式的检测方法，可以在不损坏或污染电子设备的情况下进行检查。
相比传统的目视检查和手工检查，AOI检查无需人工直接接触电子设备，减少了损坏设备的风险，并提高了检查的准确性和稳定性。
其次，AOI检查可以快速、高效地检测大量的电子设备。
AOI系统可以在短时间内处理大量的图像，通过高速图像处理算法进行实时检测。
相比手工检查，AOI检查可以大大加快检测的速度，提高生产效率。
此外，AOI检查可以检测一些难以人工检查的问题。
由于电子设备制造过程中的元件和连接非常小，很难通过肉眼判断其质量。
而AOI系统可以放大图像进行检查，并使用高精度的图像处理算法来检测微小的缺陷或错误。
然而，AOI检查也存在一些局限性。
首先，AOI系统对于一些问题可能会产生误报或漏报。
例如，当元件有异物遮挡或图像质量较差时，AOI系统可能无法准确检测问题。
其次，AOI系统对于一些特殊形状或低对比度的元件可能无法进行有效检测。
此外，AOI系统的成本较高，对于小规模生产线来说可能不太容易实施。
综上所述，AOI检查是一种可靠、高效的电子设备检测和质量控制方法。
它通过光学摄像头和图像处理算法，可以快速、准确地检测出电子设备上的缺陷和错误。
尽管它存在一些限制，但AOI检查在提高生产效率和质量方面具有重要作用，将在电子制造领域得到广泛应用。
aoi检测步骤
aoi检测步骤AOI（Automated Optical Inspection，自动光学检测）是一种非接触式自动检测技术，用于检查电子产品的质量和准确性。
AOI检测步骤主要包括设备准备、图像获取、图像处理以及结果分析。
下面是AOI检测步骤的详细介绍。
1.设备准备在进行AOI检测之前，首先需要准备好AOI设备。
这包括确保设备处于良好工作状态，并进行必要的校准和测试，以确保其准确性和可靠性。
2.图像获取在AOI检测过程中，需要使用相机或光学传感器等设备来获取被检测物体的图像。
这些设备通常被放置在一个适当的位置，并使用特定的光源来照明被检测的区域，以确保获取到清晰的图像。
3.图像处理获取到图像后，需要对其进行处理，以提取出物体的特征和细节。
这通常涉及到使用计算机视觉算法来进行图像分析和处理。
例如，可以使用图像滤波器来去除噪声，并使用阈值分割技术将图像转换为二值图像。
4.缺陷检测一旦完成图像处理，就可以进行缺陷检测。
在这一步骤中，可以使用不同的技术和算法来检测和分析可能存在的缺陷，例如焊点缺陷、元件错位、短路等。
这些技术可以基于图像的亮度、颜色、纹理等特征来识别和分类缺陷。
5.结果分析最后一步是对检测结果进行分析和评估。
根据检测到的缺陷数量和类型，可以判断被检测物体是否合格。
通常会将检测结果显示在计算机屏幕上或以报告的形式输出。
此外，还可以将结果与预先设定的标准或要求进行比较，以确定产品是否符合要求。
总结起来，AOI检测步骤包括设备准备、图像获取、图像处理以及结果分析。
通过这些步骤，可以快速准确地检测电子产品的质量和准确性，提高生产效率，降低人为错误的风险。
不过，值得注意的是，不同的产品和应用可能需要不同的参数和算法来进行检测，因此在实际应用中需要进行一定的定制和调整。
AOI作业指导书
AOI作业指导书一、概述AOI（Automatic Optical Inspection，自动光学检测）是一种使用光学设备进行电子元器件表面缺陷检测的技术。
本文档旨在提供AOI作业指导，以确保操作人员能够正确、高效地进行AOI检测工作。
二、设备准备1. 确保AOI设备处于正常工作状态，检查设备的电源、通风和冷却系统是否正常。
2. 检查AOI设备的光源和相机是否清洁，并及时清理灰尘和污渍。
3. 确保AOI设备的软件程序已经正确安装，并且可以正常启动。
三、样品准备1. 根据检测要求，选择合适的样品进行测试。
确保样品符合相关标准和规范。
2. 清洁样品表面，确保没有灰尘、污渍或者其他杂质。
3. 根据样品的尺寸和形状，调整AOI设备的夹具和支撑装置，以确保样品能够稳定地放置在检测区域。
四、操作流程1. 启动AOI设备，并确保设备已经完成自检过程。
2. 在AOI软件界面上选择合适的检测程序，并加载样品图象。
3. 调整相机和光源的参数，以确保能够获得清晰、准确的图象。
4. 将样品放置在夹具上，并根据需要调整样品的位置和角度。
5. 点击“开始检测”按钮，AOI设备将开始自动检测样品表面的缺陷。
6. 在检测过程中，观察AOI软件界面上显示的图象，并注意是否有任何异常情况。
7. 根据检测结果，判断样品是否合格。
如果发现缺陷，记录缺陷的类型、位置和数量。
8. 完成检测后，关闭AOI设备，并保存检测结果和相关数据。
五、故障处理1. 如果在操作过程中遇到任何故障或者异常情况，首先检查设备的电源和连接是否正常。
2. 检查样品是否正确放置，并确保样品表面没有污染物。
3. 检查AOI软件的设置，确保参数和程序选择正确。
4. 如果问题仍然存在，及时联系维修人员或者技术支持团队进行故障排除。
六、安全注意事项1. 在操作AOI设备时，必须戴上适当的个人防护装备，如手套和护目镜。
2. 禁止将手指或者其他物体插入设备内部，以免造成意外伤害。
AOI管理规范
AOI管理规范一、概述AOI（自动光学检测）是一种通过光学技术对PCB（印刷电路板）进行自动检测的方法。
为了确保AOI系统的正常运行和高效性，制定AOI管理规范是必要的。
本文将详细介绍AOI管理规范的内容，包括设备维护、操作流程、数据管理和质量控制等方面。
二、设备维护1. 定期检查和维护AOI设备，确保其正常运行。
包括清洁光学镜头、传送带和传感器等部件，检查电源线和数据线的连接是否松动。
2. 更新和升级AOI软件，以确保其与最新的PCB设计和检测算法兼容。
3. 保持AOI设备的环境适宜，避免灰尘和静电对设备的影响。
4. 定期校准和调整AOI设备，确保其检测结果的准确性和稳定性。
三、操作流程1. 在进行AOI检测之前，对PCB进行必要的准备工作，包括清洁、去除杂质和正确安装。
2. 启动AOI设备，并根据操作手册进行正确的设置和参数调整。
3. 将待检测的PCB放置在传送带上，并确保其正确对齐和固定。
4. 启动检测程序，观察AOI设备的运行情况，及时处理异常情况和报警信息。
5. 对检测结果进行分析和判定，记录缺陷类型和位置，并根据需要采取相应的纠正措施。
6. 完成检测后，及时关闭设备，清理工作区域，并将检测结果保存。
四、数据管理1. 建立完善的数据管理系统，包括对每一个PCB的检测结果进行记录和归档。
2. 将检测结果与PCB的设计文件进行比对，分析缺陷的原因和浮现的趋势。
3. 定期对数据进行统计和分析，评估AOI设备的性能和工艺的稳定性。
4. 根据数据分析结果，优化AOI检测方案和工艺流程，提高检测效率和准确性。
五、质量控制1. 制定AOI检测标准和缺陷分类准则，确保检测结果的一致性和可比性。
2. 对AOI设备进行性能验证和校准，确保其满足质量控制要求。
3. 建立完善的培训计划，对操作人员进行培训和考核，提高其操作技能和质量意识。
4. 定期进行内部审核和外部认证，确保AOI管理规范的有效实施和持续改进。
AOI检测框介绍
AOI检测框介绍
1.定义
AOI（Automatic Optical Inspection）是自动光学检测的缩写，也称为自动光学检查，是检测电子产品质量的一种非常重要的检测技术。
它可以自动检测和检查PCB板上的印刷电路、SMT、插件电路等电子元件，并可根据设定的标准，自动监测和检查设备上的不同类型的元件的位置、外观质量和其他相关信息，使产品更加完善。
2.工作原理
AOI检测框的工作原理是：将上传的图像（通常是PCB主板的图片）和标准图像进行相似度比较，并对检测出来的偏离规范的地方进行定位。
基于相似度比较，AOI检测框可以轻易地识别出不符合特定规范的地方，并快速发出异常报警，从而及时防止品质出现问题，及时解决问题，提高产品质量。
3.应用
AOI检测框在电子制造行业中有着极其重要的实际应用，例如PCB板的外观检测、缺陷检测和SMT的放置检测等等。
AOI检测框可以检测到印刷电路板上的缺陷，如封装、断路、黑点等，以及对SMT元件的位置是否准确放置，是否完全放置，是否节约材料等。
（1）快速：AOI检测框可以快速的将PCB板和SMT元件的状况给出来，进而及时发现错误，从而可以及时发现并修正错误，提高产品质量。
自动光学检查(AOI)
技术进步：更高精度、更快速 度、更智能的OI设备
应用领域：拓展到更多行业， 如半导体、电子、汽车等
市场竞争：国内外企业竞争加 剧，推动技术升级和创新
环保要求：满足绿色制造和可 持续发展的要求，降低能耗和 污染
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OI可以大大提高生产效率，减少人 工检查的错误率。
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OI主要用于检测电子产品的表面缺 陷、焊点质量、元件放置等。
OI广泛应用于电子制造行业，如 PCB、SMT等领域。
自动光学检查 （OI）是一种 通过光学手段 对电子元件进 行自动检查的
技术。
OI系统通常包 括一个摄像头， 一个光源和一 个图像处理系
统。
工作原理：摄像 头拍摄电子元件 的图像，光源提 供均匀的照明， 图像处理系统分 析图像，检测出
缺陷和异常。
OI的优点：速 度快，准确度 高，可以检测 出人工检查难 以发现的缺陷。
电子行业：用于检测电路板、半导 体等电子元件的缺陷和故障
航空航天行业：用于检测机、卫 星等航空航天设备的缺陷和故障
准备阶段：确定检测目标和标准， 准备检测设备和工具
分析阶段：对检测数据进行分析和 处理，找出存在的问题和缺陷
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检测阶段：按照预定的流程和标准 进行检测，获取检测数据
报告阶段：将检测结果和分析结果 整理成报告，提供给相关人员和部 门
检测结果分为合格和不合格两种
不合格结果表示产品不符合标准要 求，需要返修或报废
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合格结果表示产品符合标准要求， 可以继续生产
自动光学检查(AOI)
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五、发展的方向
• 智能化：在 SMT的微型化、高密度化、快速组装化、品种多 样化发展特征下，检测信息量大而复杂，依赖人工对AOI获 取的质量信息进行分析、诊断几乎已经不可能，这就需要 AOI还具有自动纠正错误的功能。代替人工进行自动分析。 • 彩色化：AOI虽然用的是3CCD的相机，抓取的彩色的图像， 大部分的算法只提取了颜色中的部分信息，例如灰度，来进 行图像的识别，或者将RG颜色空间的三个通道分别处理后再 合成。人类对大脑的颜色处理机制仍未完全理解。因此，如 何充分利用RGB三颜色通道的信息，是彩色图像处理的关键， 也是AOI技术的一个飞跃。 • 多元化：目前所见的AOI基本只应用于表面贴装技术，应用 最多的是PCB板的检测。不再局限于SMT的应用将是未来几年 的发展方向。
照明光源
电机、驱动系统 机构部分 PCB固定及轨道调整、定 位精度 最大尺寸 被检查物 基板厚度、质量 边缘间距 器件高度
环形LED可调光源最佳
离线设备一般考虑用步进电机、丝杆结构足可 在线设备应有滚珠结构及磁悬浮定位系统。由于AOI的精度主要取决于图像分辨率， 运动控制精度在 一定范围内不会对AOI精度造成影响
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四、存在的问题
2.国内AOI发展的问题
• 由于发展起步相对较晚，目前国内自主研发的AOI检测算法复杂、 烦琐且调整时间长，由于前期的PCB图像拼接等图像处理算法以及 后期的检测识别算法都不够成熟，整个AOI系统不仅操作复杂，而 且经常出现误判漏判等问题，检测速度慢与SMT生产线不协调，检 测精度和速度远远不能满足实际应用的需求精度。
返修标识
软件 图像识别 编程 升级 系统误差 运动误差、图像采集及 处理误差 板弯曲补偿 价格 售后 用户
有的设备是标配， 有的是选配， 并且如果是不同岗位用， 应考虑配置两台机， 以及传输数据等
PCB线路自动光学检查AOI原理介绍
PCB线路自动光学检查AOI原理介绍AOI（Automatic Optical Inspection）即PCB线路自动光学检查，是一种通过光学设备对PCB线路进行快速、准确的检测技术。
AOI系统通过高分辨率的相机和专业的图像处理算法，能够实时采集到PCB线路的图像，并根据预先设定的检测规则，对线路进行自动检查，以判断是否存在缺陷。
AOI系统的工作原理主要包括图像采集、图像处理和缺陷判定三个步骤。
第一步，图像采集。
AOI系统通过高分辨率的相机，对待检测的PCB线路进行拍照，将其转化为数字图像。
相机设备通常采用光学特殊镜头，能够捕捉到细小的线路缺陷。
图像采集的目的是为了获取线路的细节信息，为后续的图像处理提供基础。
第二步，图像处理。
获得图像后，AOI系统会对图像进行预处理，提取出所需的特征信息。
这一步通常包括图像增强、图像分割和特征提取等操作。
图像增强可以通过去噪、增强对比度等手段，提高线路图像的质量和清晰度。
图像分割是将线路图像中的元素分开，去除背景和多余的噪声。
在特征提取阶段，系统会提取出线路的各种特征参数，例如线宽、间距、焊盘形状等，用于后续的缺陷判断。
第三步，缺陷判定。
通过比对待测线路的特征参数和预设的标准值，AOI系统可以判断出线路是否存在缺陷。
这一步通常使用图像匹配、分类识别等算法进行。
例如，可以将待检测的线路与正常线路的图像进行比对，通过匹配程度来判断线路是否存在异常。
对于常见的缺陷类型，例如焊盘错位、虚焊、短路等，系统可以根据预设的规则进行分类识别。
AOI系统的优点是速度快、准确度高和自动化程度高。
相比传统的人工检查方法，AOI系统可以大大提高检查的效率和准确度。
而且由于其全自动化的特点，可以适用于大批量生产，并能够检测到人眼难以察觉的线路缺陷。
不过，AOI系统也存在一些局限性。
例如，对于非透明的线路或者多层线路的检测，可能会受到光照条件等因素的限制。
此外，AOI系统也无法检测到一些隐蔽的缺陷，例如线路的电性能或者可靠性等方面的问题，需要借助其他测试方法进行检测。
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10um,15um,20um,25um 102.4 X 76.8 mm 1 um Five CCD 250 fov/sec 110 cm*cm/sec (25um)
10um,15um,20um 25.6 X 20.48 mm 1 um 250ms/FOV 21 cm2
18um,25um,29um 56 X 42 mm 1 um Up to 60cm^2/Sec 60 cm2 所有的晶片元件(01005) 及最小至0.3mm fine pitch 3D 4M digital Camera Directional Flash9
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四、存在的问题
2.国内AOI发展的问题
• 由于发展起步相对较晚，目前国内自主研发的AOI检测算法复杂、 烦琐且调整时间长，由于前期的PCB图像拼接等图像处理算法以及 后期的检测识别算法都不够成熟，整个AOI系统不仅操作复杂，而 且经常出现误判漏判等问题，检测速度慢与SMT生产线不协调，检 测精度和速度远远不能满足实际应用的需求精度。
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附表 AOI设备选型报告表
需考虑的项目 在线还是离线 牌号及公司 摄像头 画像信号 像素 分辨率 照明光源 电机、驱动系统 机构部分 PCB固定及轨道调整、定 位精度 最大尺寸 被检查物 基板厚度、质量 边缘间距 器件高度 测试速率 测试 误判率 测试种类 检测结果 机身 质量 大小 SPC软件 返修标识 软件 图像识别 编程 升级 系统误差 运动误差、图像采集及 处理误差 板弯曲补偿 价格 售后 用户 各类型设备测试速率不一样， 表示单位也不一样， 有的以单位时间多少焊点或多少器件算， 有的 以单位时间多少帧图像算， 每型设备的每帧图像大小又不一样， 所以对比没有基准， 还是 要看实际测试。误判率更是没有哪个公司能准确提供， 因为针对不同器件不同类型的测试， 误判率的基准也不一样。这条款内的数据只能是在试用了一段时间后对自身产品在设备上使用 情况的一个总结 不影响性能， 生产线设备布置需要了解该参数 各类型设备应都有此功能 有的设备是标配， 有的是选配， 并且如果是不同岗位用， 应考虑配置两台机， 以及传输数据等 彩色图像信息量多， 黑白图像信息量少 编程繁琐， 每个元件都需设置检测引脚窗、检测合格阀值的设备对操作员来讲是个灾难 各类型设备应都有免费软件升级 这些数据也是软数据， 一般很难从公司获取 应有此功能， 否则影响测试精度 价格因素不是最重要的， 但却是必要的 一般周边地区应有代理公司并配备5名-10名技术工程师 关注该设备已有的用户， 特别是行业内的用户 各类型设备差别不大， 一般被测板子都能满足。但对于被测板比较特殊的， 如板子上下安装器件过 高的、夹持两边有一定厚度垫块的，基板质量过大的， 需要对这类参数仔细对比 说 明 根据自身产品的产量及规格定 根据该设备市场份额选择前7名以内的 没有角度相机的AOI光学死角很多， 可以检测的不良类型有限 一般应达到百万像素 根据需检测尺寸大小选择10 μm( 01005)、15 μm( 0201) 、20μm 环形LED可调光源最佳 离线设备一般考虑用步进电机、丝杆结构足可 在线设备应有滚珠结构及磁悬浮定位系统。由于AOI的精度主要取决于图像分辨率， 运动控制精度在 一定范围内不会对AOI精度造成影响
东莞神州视觉的 Aleader 及厦门福 信Otek，深圳振 华兴，江苏的明 富；台湾的 Camtek、TRI、 良瑞
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二、国内外发展
3. 供应商市场占有率
• 日本OMRON公司（40%）以及主营印刷设备的SCREEN公司占据着日本 市场
•
以色列的Orbotech公司及台湾Camtek公司的设备主要针对PCB的裸 板检测，占据了全球其余市场的大多数份额，尤其是台湾，中国大 陆及东亚地区；
2. 贴装检测。元件贴装环节过程中常 出现漏贴、偏移、歪斜、极性相反 等缺陷。 3. 回流检测。检测元器件的缺失、偏移 和极性相反等情况，焊点的正确性 以及焊膏是否充分、焊接短路和元 器件翘脚等缺陷进行检测。
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一、AOI的用途
• AOI基于光学图像处理和计算机视觉识别技术原理来对PCB 组件 生产过程中遇到的缺陷进行检测。
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三、核心的构造
三维立体视觉成像技术
• 采用3一D系统，则能提供有关焊膏面积、以及焊膏高度和体积的精 确信息，目前国外的AOI设备可以做到焊膏检测，如美国的Agilent、 YesTech、以色列的Orbotech等公司。还有一些国外其他厂家的焊 膏AOl设备采用的是用激光三角法来检测焊膏的厚度，而国内对于 焊膏检测尚且还无能为力。
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CONTENTS
一、AOI的用途 二、国内外发展
三、核心的技术 四、存在的问题 五、发展的方向
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一、AOI的用途
在表面贴装(SMT)过程中，线路板(PCB)组件贴装生产将要经历焊膏印刷、贴装、 回流焊(波峰焊)等工序，每个工序都可能存在质量问题而直接影响产品的合格率。 1. PCB检测。PCB缺陷可大致分为短路(包括基铜 板短路、电镀短路、尘埃短路、凹坑短路、、 污渍短路、干膜短路、蚀刻力度不够短路、镀 层太厚短路、刮擦短路等)，开路(包括重复性 的开路、刮擦开路、真空开路、缺口开路等) 。
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参考文献
1. 2. 3. 4. 5. SMT质量检测中的AOI技术及应用 王凡,姜建国,申洁琳 《现代电子技术》2011年5月1日第34卷第9期 论AOI检测设备的选型 吴红《电子工艺技术》2008年9 月 第29卷第5期 AOI 的选择方法 严仕新 《电子工业专用设备》总第 162 期 Jul 2008 AOI 技术在PCB 制造领域的应用及发展 姚立新 孙明睿 基于机器视觉的PCB缺陷自动光学检测系统 赖宇锋, 王建晖 《沈阳工程学院学报(自然科学版)》第5卷 第3 期2009年7 月 高速在线PCB 焊接质量检测系统 章宇庆 刘学平 戎国 林《机械设计与制造》 2010年3月第3期 Machine vision and background remover-based approach for PCB solder joints inspection B. C. JIANG 《International Journal of Production Research》, Vol. 45, No. 2, 15 January 2007, 451–464
三、核心的构造
3.软件系统
• Ⅱ、图形识别法是将AOI系统中存储的数字化图形与实验检测图像比 较，从而获得检测结果。
•
这种方式的检测精度取决于标准图像、分辨力和所用检测程序，能 取得较高的检测精度，但所需采集数据量大，数据实时处理要求高 等特点，由于图形识别法用设计数据代替规则检验法中的设计原则， 具有明显的使用优越性。
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五、发展的方向
• 智能化：在 SMT的微型化、高密度化、快速组装化、品种多 样化发展特征下，检测信息量大而复杂，依赖人工对AOI获 取的质量信息进行分析、诊断几乎已经不可能，这就需要 AOI还具有自动纠正错误的功能。代替人工进行自动分析。 • 彩色化：AOI虽然用的是3CCD的相机，抓取的彩色的图像， 大部分的算法只提取了颜色中的部分信息，例如灰度，来进 行图像的识别，或者将RG颜色空间的三个通道分别处理后再 合成。人类对大脑的颜色处理机制仍未完全理解。因此，如 何充分利用RGB三颜色通道的信息，是彩色图像处理的关键， 也是AOI技术的一个飞跃。 • 多元化：目前所见的AOI基本只应用于表面贴装技术，应用 最多的是PCB板的检测。不再局限于SMT的应用将是未来几年 的发展方向。
•
国产神州AOI是国内销量最大的品牌。年销量600台，共销售4000台。
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二、国内外发展
4、品牌间对比
Machine Type Manufacturer Model No. TRI TR7500E After Refow OMRON VT-RNS Orbotech S22
外形
Resolution(micro) CCD讀取視窗大小(mm) 機械定位精度 一個視窗檢查速度(sec) 每秒可檢查範圍 可辨別最小零件(pitch, size) 影像方式(2D/3D) 影像系統型式 光源系統型式
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三、核心的构造
1. 视觉系统
相 机
CCD摄像机实现光信号转换到电信号， 被摄物体的图像经过光学镜头聚焦至 CCD 芯片上，CCD 根据光的强弱积 累相应比例的电荷，各个像素积累的 电荷在视频时序的控制下，逐点外移， 经滤波、放大处理后，形成视频信号 输出。 定焦定倍
镜 头
光 源
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三、核心的构造
自动光学检查（AOI）
2012.4.15
AOI (自动光学检查)
自动光学检测（AOI， 自动光学检测（AOI， Automatic Optical Inspection） Inspection）是指通 过光学成像的方法获 得被测对象的图像， 得被测对象的图像， 经过特定处理算法处 理及分析， 理及分析，与标准模 板图像进行比较， 板图像进行比较，获 得被测对象缺陷的一 种检测方法。 种检测方法。
线性马达 步进马达 伺服马达
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三、核心的构造
3.软件系统
软件系统的核心是分析算法，分为设计规则检验法和图形识别检验法。 Ⅰ、规则检验法（DRC）是按照一些给定的规则检测图形。如以所有 连线应以焊点为端点，所有引线宽度、间隔不小于某一规定值等规 则检测PCB电路图形。
规则检验法具有可以从算法上保证被检验的图形的正确性，相应的 AOI系统具有制造容易，数据占用空间小等特点，但该方法确定边界 能力较差，往往需要设计特定方法来确定边界位置。 14
• • •
•
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二、国内外发展
2. 国内外 的主要厂商
主要有以色列Orbotech， 美国Machine Vision Products、CyberOptics、 Mirtec 、Agilent， Teradyne，英国 DiagnoSYS 、YESTech ， 爱尔兰MVP，德国 Pruftechnik S，chneider & koch，日本Omron、Saki、 Takano、Kubotek、V Technology ,韩国Mirtec等