當前電子產(chǎn)品日漸向著小型化趨勢發(fā)展,對產(chǎn)品元器件的微型化要求也越來越高,微型器件的組裝和檢測難以只通過人工完成,由此產(chǎn)生越來越多的自動檢測設備需求。與此同時,自動檢測設備還能夠健身制造成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量,AOI檢測設備代替人工的進程發(fā)展較快。在此背景下,中國自動光學檢測行業(yè)逐步發(fā)展起來。從AOI檢測設備來看,目前AOI檢測設備是SMT加工廠必備的設備,平均一條SMT生產(chǎn)線至少需要2-3臺AOI檢測設備,但我國AOI檢測設備的滲透率較低,只為50%左右。經(jīng)過波峰焊后,焊點所有的參數(shù)會有很大的變化,這主要是由于焊爐內(nèi)錫的老化導致焊盤反射特性從光亮到灰暗。安徽遠程操控AOI系統(tǒng)
本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)(Feedforward Neural Networks),是深度學習(deep learning)的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺(visual perception)機制構建,可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習。作為圖像識別領域的算法之一,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在學習數(shù)據(jù)充足時有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問題,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡將用于提取圖像的判別特征,再通過分類器進行學習和識別上海插件AOI生產(chǎn)生產(chǎn)廠家只需要提調(diào)試好供的攝像設備通過網(wǎng)絡端對產(chǎn)品進行檢測,通常檢測效果能夠代替實地檢測的效果。
圖像采集階段(光學掃描和數(shù)據(jù)收集)AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng),照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分。因為攝影得到的圖像被用于與模板做對比,所以獲取的圖像信息準確性對于檢測結果非常重要,可以想象一下,如果圖像采集器看不清楚或看不到被檢測物體的特征點,那么也就無法談到準確的檢出。下面我們對光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng),照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分逐一分析介紹。首先,光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng)指的是光電二極管器件和與之搭配的成像系統(tǒng)。是獲得圖像的”眼睛”,原理都是光電二極管接受到被檢測物體反射的光線,光能轉(zhuǎn)化產(chǎn)生電荷,轉(zhuǎn)化后的電荷被光電傳感器中的電子元件收集,傳輸形成電壓模擬信號。二極管吸收光線強度不同時生成的模擬電壓大小不同,依次輸出模擬電壓值被轉(zhuǎn)化為數(shù)字灰階0-255值,灰階值反映了物體反射光的強弱,進而實現(xiàn)識別不同被檢測物體的目的。
一是分類,即可以將產(chǎn)品分為合格和不合格,這是深度學習很重要的一個應用;二是定位,即幫助使用者定位物體的位置和數(shù)量;三是分割,即可以找到缺陷的輪廓,基于缺陷的輪廓和大小,對產(chǎn)品進行更精細的判別。通過深度學習算法,軟件可以自動學習瑕疵的特征,使得無規(guī)律圖像的分析變得可能;在精確度方面,可通過深度學習算法和制造業(yè)特有的數(shù)據(jù)提高檢測的精確度;雖然深度學習在很多方面具有優(yōu)勢,不過也并不是所有任務都適用。深度學習對瑕疵分類更有優(yōu)勢。與人工檢查做一個形象的比喻,AOI采用的普通LED或特殊光源相當于人工檢查時的自然光。
在現(xiàn)代工業(yè)自動化生產(chǎn)中,連續(xù)大批量生產(chǎn)中每一個制作過程都是有一定的次品率的,單獨去看雖然比率很小,但是相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的重要瓶頸,并且在經(jīng)過完整制程后再次去剔除次品,成本會高很多(例如,如果錫膏印刷工序存在定位偏差,且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發(fā)現(xiàn),那么返修的成本將會是原成本的100倍以上),因此及時檢測以及次品剔除對質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的,也是制造業(yè)進一步升級的重要基石。軟件輔助建模:極速建模,一鍵智能搜索80多種器件。浙江插件AOI供應
質(zhì)量可靠的AOI檢測儀專業(yè)的光源及合理打光方案是機器視覺的技術,判斷檢測系統(tǒng)是否穩(wěn)定可靠。安徽遠程操控AOI系統(tǒng)
科技進程的加速,產(chǎn)品的品質(zhì)化與智能化要求在日益擴增。生產(chǎn)制造商對于產(chǎn)品的質(zhì)檢體系需要不斷地更新升級,跨越了從人工檢測到傳統(tǒng)的視覺檢測再到具有深度學習算法的智能檢測這一整條進化鏈,深度學習算法彌補了傳統(tǒng)算法無法檢測復雜特征的漏缺,免去了人工提取特征這一耗時耗力的步驟,更大程度為生產(chǎn)企業(yè)提升制造效率。然而凡事都有兩面性,深度學習算法也不例外,只是,其優(yōu)勢的比例遠遠超越了不足,因而能夠迅速占領行業(yè)市場。安徽遠程操控AOI系統(tǒng)
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