aoi

AOI在风电行业制造领域中的应用风电装备作为新能源领域的核心资产，长期暴露在高空、强风、温差剧烈的复杂环境中，其叶片、齿轮箱、塔架等关键部件的制造质量直接决定机组寿命与运行安全。传统人工检测存在 “盲区多、精度低、效率差” 的痛点 —— 难以发现叶片内部分层、齿轮箱齿轮微观裂纹等隐性缺陷，且大型部件检测耗时费力。AOI（自动光学检测）凭借大视场成像、多维度检测、抗干扰算法等优势，成为风电装备制造全流程质量管控的 “硬核利器”，从核心部件生产到整机装配，精准拦截各类缺陷，保障机组长期稳定运行。今天就拆解 AOI 的 3 大核心应用场景，

AOI在PCB制造领域的核心应用在 PCB（印刷电路板）制造中，从覆铜板蚀刻到元器件贴装，微小的缺陷（如线路开路、焊盘虚焊、元件错贴）都可能导致终端产品故障。AOI（自动光学检测）凭借高速成像、精准算法和 24 小时不间断工作的优势，替代人工完成 “肉眼难辨” 的质检工作，成为 PCB 制造全流程质量管控的核心设备。今天就从 PCB 制造流程切入，拆解 AOI 的 3 大核心应用场景，解析其如何从源头降低缺陷率、提升生产效率。

AOI在传统汽车制造领域中的应用在传统汽车制造中，从发动机缸体到车身焊接，从电子 PCB 板到零部件装配，任何微小缺陷（如缸体砂眼、焊接虚焊、电子元件错装）都可能影响汽车性能与行车安全。AOI（自动光学检测）凭借高速成像、精准缺陷识别和 24 小时不间断工作的优势，替代人工完成 “肉眼难辨、重复枯燥” 的质检工作，成为传统汽车制造全流程质量管控的核心设备。今天就从汽车制造关键环节切入，拆解 AOI 的 3 大核心应用场景，解析其如何为传统汽车制造 “降本增效、保障安全”。

C#Halcon从零开发_Day14_AOI缺陷检测策略1_Bolb分析+特征分析_饼干破损检测*缺陷检测策略1：Blob分析+特征分析(1) 图像预处理目的：增强目标与背景的对比度，抑制噪声。常用算子：

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