前面我們用了幾個篇幅介紹了漢興AOI自動光學檢測的設備算法，接下來我們會為大家設備算法的應用場景。

算法應用，是 AOI 算法應用于檢測領域的關鍵部分。在熟悉和理解各種 AOI 算法的基礎上，使用 AOI 算法應用于各個檢測項，是 AOI 工程師制作檢測程序的前提。我們将在少錫、虛焊、空焊、錯件、缺件、極性反、短路、插件等 NG 檢測項詳細講解算法的應用，今天我們着重介紹下錫、空焊、錯件、缺件這四個方面的内容。

少錫，主要是用于爐後焊錫的檢測。少錫的 ROI 區域是焊點的爬錫區域，它檢測焊點是否具備爬錫現象。爬錫區域的色彩特征為亮度低、色度偏藍。對于少錫的檢測采用的算法為“TOC 算法”，其默認參數如下：

其上述參數在色度三角型表示如下：為色彩抽取的參數區域， ②為參數表示的圖像區域。提示：該“TOC”算法中的【焊點】是選擇狀态。

空焊，主要是用于爐後焊錫的檢測。空焊的 ROI 區域是焊點的爬錫區域，它檢測焊點是否發生空焊現象。空焊現象就是指焊點沒有焊錫，僅僅是銅箔。空焊現象的色彩特征為亮度亮、色度偏紅。對于空焊焊的檢測采用的算法為“TOC 算法”，其默認參數如下：

其上述參數在色度三角型表示如下：

①為色彩抽取的參數區域， ②為參數表示的圖像區域

錯件，主要是用于檢測元件本體的檢測，檢測該元件是否發生錯料。該檢測項是 AOI 檢測的常規檢測項。錯件可采用四種檢測算法，其四種檢測算法分别為 TOC 算法、 OCV 算法、Match 算法和 OCR 算法。每個錯件的檢測算法針對檢測項目的偏重不一樣。TOC 算法類的錯件檢測，主要用于非字符類元件的錯件檢測，該類元件主要為電容。該類檢測法是通過抽取元件的本體色，判斷元件本體色是否改變，來檢測元件的錯件。其中元件的本體色參數，無默認參數，是根據實際的本體色給出的色彩抽取參數。OCV 算法類的錯件檢測，主要用于清晰字符類的錯件檢測，該類元件主要為電阻。該類檢測法是通過獲取待測字符輪廓與标準字符的字符輪廓的拟合程度，來判斷元件是否發生錯件。該類檢測的判定參數的默認範圍為（0， 12）。如标準字符為“123”，待測字符為“351”，拟合返回值為 28.3，判定範圍為（0， 12），則該元件發生“錯件”。Match 類檢測算法，主要是用于模糊字符類的錯件檢測，該類元件主要為二極管、三極管等。該類檢測算法主要是通過獲取待測字符區域與标準字符區域的相似程度，來判定元件是否發生“錯件”。該類錯件的判定範圍默認為（0， 32）。OCR 類檢測算法，主要是用于重要部件的元件的檢測，該類元件主要為 BGA、 QFP 等。該類算法主要是通過識别待測字符，判定待測字符是否與标準字符一緻來檢測和判斷是否發生錯件。如标準字符為“123”，實際字符為“122”，則 OCR 算法判斷該類元件發生“錯件”。

缺件，主要用于檢測元件本體是否存在，是 AOI 常規檢測中不可或缺的檢測項。該類檢測采用的檢測算法有 TOC、 Match、 OCV、 OCR、 Length、 Histogarm 等檢測算法。其中 TOC、Match、 OCV、 OCR 與錯件的使用一緻。Length 算法主要是通過檢測 Chip 件（電容）本體的長度，或者電極的長度，來判斷元件是否發生缺件。該算法檢測主要應用于爐前檢測、紅膠檢測。 Length 算法的判定參數的默認範圍為（45， 55）。見下圖：

上圖為 Length 的外距測量法，檢測點的程度為 98，标準檢測點的長度為 95，則返回值為53，其返回值的計算公式如下：

返回值 = 檢測點的實際長度 – 檢測點的标準長度 50

Length 的判定範圍為（45， 55），則缺件檢測結果為“OK”。Histogram 類的檢測算法，主要是通過檢測 Chip 件元件的焊點的亮度是否超出範圍來判斷是否發生缺件。該類算法應用于爐後檢測。其默認判定範圍為（0， 120），如下：

上圖【比率】為 100%，該項檢測就是均值算法。

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