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廣東新一代AOI升級(jí)換代

來源: 發(fā)布時(shí)間:2022-01-29

本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)(Feedforward Neural Networks),是深度學(xué)習(xí)(deep learning)的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺(visual perception)機(jī)制構(gòu)建,可以進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。作為圖像識(shí)別領(lǐng)域的算法之一,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)充足時(shí)有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對(duì)本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問題,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將用于提取圖像的判別特征,再通過分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別生產(chǎn)廠家只需要提調(diào)試好供的攝像設(shè)備通過網(wǎng)絡(luò)端對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè),通常檢測(cè)效果能夠代替實(shí)地檢測(cè)的效果。廣東新一代AOI升級(jí)換代

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用雙眼觀察世界是人類與生俱來的、非常重要的生物功能之一,也是人類認(rèn)識(shí)世界和改造世界的主要途徑。而在漫長(zhǎng)的文明演化的道路中,為了彌補(bǔ)人類視覺的天然短板,看到更廣闊的世界,善于利用工具的人類發(fā)明了機(jī)器,從模仿人類視覺開始,漸漸步入超越人類視覺的道路,隨著人工智能的步伐不斷演進(jìn)。早期機(jī)器局限于感光材料和技術(shù)只能記錄黑白色彩,直至19世紀(jì)末光學(xué)研究出現(xiàn)新的突破,彩色在攝影師帶有濾鏡的拍攝和后期合成中顯現(xiàn),使得機(jī)器視覺邁上首步臺(tái)階。廣東遠(yuǎn)程操控AOI生產(chǎn)以目前AOI(自動(dòng)光學(xué)檢測(cè))技術(shù)在PCB行業(yè)滲透率較高,復(fù)雜化趨勢(shì)以及制造行業(yè)整體對(duì)智能化變革的需求。

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人工智能成為了時(shí)下科技的關(guān)鍵詞之一,生活中有越來越多的人工智能產(chǎn)物走進(jìn)我們的視野,其中AI視覺的這一產(chǎn)業(yè)鏈也在迅速地延伸,AI視覺中的各種硬件和算法也隨之衍生,AI視覺主要通過對(duì)圖像的分析處理進(jìn)而識(shí)別得出相應(yīng)需要的視覺結(jié)果。AI視覺的產(chǎn)生給現(xiàn)代企業(yè)的生產(chǎn)制造提供了更高效的檢測(cè)方式,同時(shí)帶來了更多的機(jī)遇,AI視覺檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了人工檢測(cè)。 而在現(xiàn)實(shí)中的生產(chǎn)檢測(cè)中,AI視覺的亮點(diǎn)則在多方面呈現(xiàn)。愛為視(AIVS)視覺檢測(cè)設(shè)備,更是走在行業(yè)前列。

程序制作靈活性:1、無需設(shè)置參數(shù);2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序,且支持持續(xù)補(bǔ)充學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)后自動(dòng)建模比例更高(80%+);---自動(dòng)框圖器件種類多(60+),比例高。3、支持中文、英文、中英文混合輸入;4、批量復(fù)制、粘貼、剪切、刪除等支持快捷鍵操作。---硬件條件和安裝尺寸不發(fā)生變化,已做好的模板可長(zhǎng)久正常使用易用性:1、無需設(shè)置參數(shù);上手快;2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序,自動(dòng)框圖比例高,支持持續(xù)補(bǔ)充學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)后自動(dòng)建模比例更高(80%+);3、根據(jù)客戶需要,支持自定義器件名稱;4、支持快速更改工單號(hào);5、支持批量復(fù)制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作線掃描圖像傳感器的掃描寬度方向只有一個(gè)像素,通過移動(dòng)來獲得圖像,所有一般解析度比較好。

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AOI檢測(cè)原理是采用攝像技術(shù)將被檢測(cè)物體的反射光強(qiáng)以定量化的灰階值輸出,通過與標(biāo)準(zhǔn)圖像的灰階值進(jìn)行比較,分析判定缺陷并進(jìn)行分類的過程。與人工檢查做一個(gè)形象的比喻,AOI采用的普通LED或特殊光源相當(dāng)于人工檢查時(shí)的自然光,AOI采用的光學(xué)傳感器和光學(xué)透鏡相當(dāng)于人眼,AOI的圖像處理與分析系統(tǒng)就相當(dāng)于人腦,即“看”與“判”兩個(gè)環(huán)節(jié)。因此,AOI檢測(cè)的工作邏輯可以簡(jiǎn)單地分為圖像采集階段(光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集),數(shù)據(jù)處理階段(數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換),圖像分析段(特征提取與模板比對(duì))和缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段(缺陷大小類型分類等)。為了支持和實(shí)現(xiàn)AOI檢測(cè)的上述四個(gè)功能,AOI設(shè)備的硬件系統(tǒng)也就包括工作平臺(tái),成像系統(tǒng),圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)四個(gè)部分,是一個(gè)集成了機(jī)械,自動(dòng)化,光學(xué)和軟件等多學(xué)科的自動(dòng)化設(shè)備。對(duì)于產(chǎn)品檢測(cè)來說,利用AOI技術(shù)能夠有效提升產(chǎn)品檢測(cè)分析的準(zhǔn)確性和性。插件AOI

AOI系統(tǒng)集成技術(shù)會(huì)牽涉到關(guān)鍵器件、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、整機(jī)集成、軟件開發(fā)等內(nèi)容。廣東新一代AOI升級(jí)換代

    光電轉(zhuǎn)化器可以分為CCD(chargeCouplingdiode)和CMOS(complementarymetaloxidesemiconductor)兩種。因?yàn)橹谱鞴に嚺c設(shè)計(jì)不同,CCD與CMOS傳感器工作原理主要表現(xiàn)為數(shù)字電荷傳送的方式的不同,工作原理如下圖所示,CCD采用硅基半導(dǎo)體加工工藝,并設(shè)置了垂直和水平移位寄存器,電極所產(chǎn)生的電場(chǎng)推動(dòng)電荷鏈接方式傳輸?shù)街虚g模數(shù)轉(zhuǎn)換器。這樣的結(jié)構(gòu)與設(shè)計(jì)很難集成很多的感光單元,制造成本高且功耗大;而CMOS采用無機(jī)半導(dǎo)體加工工藝,每像素設(shè)計(jì)了額外的電子電路,每個(gè)像素都可以被定位,而無需CCD中那樣的電荷移位設(shè)計(jì),對(duì)圖像信息的讀取速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于CCD芯片,因光暈和拖尾等過度曝光而產(chǎn)生的非自然現(xiàn)象的發(fā)生頻率要低得多,價(jià)格和功耗比CCD光電轉(zhuǎn)化器也低,但其缺點(diǎn)是半導(dǎo)體工藝制作的像素單元缺陷多,靈敏度會(huì)有一些問題,同時(shí),為每個(gè)像素電子電路提供所需的額外空間不會(huì)作為光敏區(qū)域。芯片表面上的光敏區(qū)域部分。 廣東新一代AOI升級(jí)換代

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