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)識世界和改造世界的主要途徑。而在漫長的文明演化的道路中,為了彌補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。早期機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),使得機器視覺邁上首步臺階。采用高分辨率工業(yè)相機和智能圖像分析,檢測電子電路板上插件元器件多、錯、漏、反等缺陷。江西插件AOI光學(xué)檢測
AIVS-D系列爐前插件AOI特點簡介●采用聲音提示,彈窗對比圖,主圖突出顯示不良紅框等多種提醒,符合人體工學(xué)●一聽,二看,三聚焦,便于員工聽到異常提醒后直接觀察,使用彈窗顯示不良器件對比圖●深度學(xué)習(xí)算法,海量實際場景數(shù)據(jù)訓(xùn)練;低誤報,支持6鐘混板檢查?!馪CB二維碼,支持MES對接●實現(xiàn)自動編程,只需5分鐘●生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時圖表顯示,可視化管理,檢測數(shù)據(jù)便捷導(dǎo)出。AIVS-D系列爐前AOI規(guī)格參數(shù)光源:八側(cè)面多角度高亮條形光源相機:標(biāo)配2000萬CCD全彩工業(yè)面陣相機(可選配1200萬/2500萬/2900萬)FOV:400*300mm可檢PCBA尺寸:寬度400mm,長度不限;可選配寬度750mm,長度不限CPU:inteli59600KF;GPU:NVIDIA獨立顯卡顯存:8G/6G內(nèi)存/硬盤存儲:16GDDR4/2T操作系統(tǒng)::22寸/。江西插件AOI光學(xué)檢測AOI檢測技術(shù)應(yīng)運而生的背景是電子元件集成度與精細化程度高,檢測速度與效率更高,檢測零缺陷的發(fā)展需求。
模板匹配就是先設(shè)定已知模板,已知模板是AOI檢測中沒有缺陷的實物影像或較小重復(fù)單元影像,通常情況下PCBAOI檢測中以實物影像為已知模板,F(xiàn)PD AOI檢測中則是較小重復(fù)單元。將采集到的圖像與模板影像進行重合比對,然后平移到下一個單元進行同樣比對,出現(xiàn)灰階有差異的部分就被懷疑為缺陷,這里我們給灰階差異設(shè)定一個閾值,當(dāng)灰階差超過設(shè)定閾值后,就被判定為真正的缺陷。從細節(jié)上講,閾值的設(shè)定過于嚴(yán)格出現(xiàn)誤判的概率就會增加,而閾值設(shè)定過于寬松漏檢出的概率就會增加,因此,被檢測物體的特征提取可以提高比對的對位精度,進而對檢測結(jié)果起到了決定性的作用。
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)補充學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)后自動建模比例更高(80%+);---自動框圖器件種類多(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,自動框圖比例高,支持持續(xù)補充學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)后自動建模比例更高(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;5、支持批量復(fù)制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作AOI檢測的比較大優(yōu)點是節(jié)省人力, 保證了檢測結(jié)果的穩(wěn)定性,可重復(fù)性,及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的不良,確保出貨質(zhì)量。
AOI圖像采集的然后一個關(guān)鍵步驟是控制系統(tǒng),光電傳感器的FOV(視窗)有限,物體高速運動中準(zhǔn)確地抓拍到清晰的圖像,軟硬件協(xié)調(diào)動作非常重要,如下圖所示,當(dāng)圖像傳感器與機臺移動速度不匹配時造成圖像的拉伸,收縮等變形,所以,載物移動平臺XY方向移動與圖像采集光電傳感器的同步移動影響到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確,要在固定光照,等間距下拍攝一幅清晰的圖像,高精度的導(dǎo)軌,電機和運動控制程序是非常必要的。數(shù)據(jù)處理階段(數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換)數(shù)據(jù)處理階段是圖像的預(yù)處理階段,是采集圖像的加工處理過程,為圖像比對提供準(zhǔn)確可靠的圖片信息,主要包含了背景噪音減少,圖像增強和銳化等過程。圖像背景噪音減小一般為圖像的低通濾波平滑法,圖像增強和銳化則是提高被檢測特征的對比度,突出圖像中需要關(guān)注的特征,忽略不需要關(guān)注的部分,方法是圖像二值化處理,經(jīng)過二值化處理的圖像數(shù)據(jù)量明顯減少,能凸顯出需要關(guān)注的輪廓。 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(shù),判斷檢測系統(tǒng)是否穩(wěn)定可靠。安徽智能AOI檢測
基于圖像檢查的基本原理是:每個具有明顯對比度的圖像都是可以被檢查的。江西插件AOI光學(xué)檢測
網(wǎng)絡(luò):千兆網(wǎng)卡結(jié)構(gòu)簡約,便于快速安裝Simplestructureeasytoinstallquickly落地式安裝,無需改動流水線Floormounted,noneedtochangetheassemblyline在線無感檢測,PCBA流過快速給出結(jié)果On-linesensorlessdetection,PCBAflowthroughthefastgivesresults寬度與高度可調(diào),適應(yīng)性強Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色檢測項目(黑電感字符檢測、器件與底板同色的器件檢測、鋁電容頂部字符識別、黑灰電容字符識別、電池座方向識別、小鐵片檢測、聚丙烯電容字符識別、電線檢測、變壓器字符識別、晶振字符識別、螺紋/光頭射頻頭檢測、蜂鳴器方向檢測、東倒西歪的電容極性識別)本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)(FeedforwardNeuralNetworks),是深度學(xué)習(xí)(deeplearning)的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺(visualperception)機制構(gòu)建,可以進行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。作為圖像識別領(lǐng)域的中心算法之一,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(luò)將用于提取圖像的判別特征,再通過分類器進行學(xué)習(xí)和識別。 江西插件AOI光學(xué)檢測
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