AOI的光線照射有白光和彩色光兩類設(shè)備，白光是用256層次的灰度，彩色是用紅光，綠光，藍光，光線照射至焊錫/元器件的表面，之后光線反射到鏡頭中，產(chǎn)生二維圖像的三維顯示，來反映焊點/元器件的高度和色差。人看到和認識物體是通過光線反射回來的量進行判斷，反射量多為亮，反射量少為暗。AOI與人判斷的原理相同。AOI從鏡頭數(shù)量來說有單鏡頭和多鏡頭，這只是技術(shù)方案實現(xiàn)的一種選擇，很難說那種方式就一定好，因為單鏡頭通過多個光源的不同角度照射也能得到很好的檢測圖像。特別是針對無鉛焊接的表面比較粗糙，會產(chǎn)生形狀不同的焊點，容易形成氣泡，并且容易出現(xiàn)零件一端翹立的特點，新的AOI設(shè)備也都進行了適應(yīng)性的硬件和算法的更新。 AOI檢測儀A系統(tǒng)多采用黑白相機成像，提高成像分辨能力，還要考慮圖像運動過程拍攝圖片模糊帶來的不利影響。江西3dAOI配件

AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過1200或2000萬高分辨率的工業(yè)相機，從電子電路板頂面拍照，通過AI人工技術(shù)，深度學(xué)習(xí)算法、智能圖像分析，檢測電子電路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、錯件、浮高、OCV(文字識別）、可支持測試色環(huán)電阻錯料。本插件AOI設(shè)備可應(yīng)用于波峰焊爐前或爐后，應(yīng)用在爐后時，可自動檢測板卡的旋轉(zhuǎn)角度，保證元件的檢測正確性和穩(wěn)定性。AIVS-D系列在線PCBA插件AOI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)絡(luò)（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。 江西在線AOI光學(xué)檢測儀在線AOI光學(xué)檢測是一種連接網(wǎng)絡(luò)來對產(chǎn)品進行檢測的一種方式，這種檢測模式解決需要將產(chǎn)品進行送檢的麻煩。

對無缺陷生產(chǎn)來講，自動光學(xué)檢查（AOI）是必不可少的。在轉(zhuǎn)到使用無鉛工藝時，制造商將面臨新的挑戰(zhàn)，在生產(chǎn)中會出現(xiàn)其他的問題，引起了人們的關(guān)注。本文分析轉(zhuǎn)到無鉛工藝的整個過程，特別是在大規(guī)模生產(chǎn)中引進了0402無鉛元件。由于缺乏無鉛元件，轉(zhuǎn)到使用無鉛元件是分階段進行的。在2004年，由于要求電子產(chǎn)品的體積越來越小，迫使制造商較大范圍地用0402元件來取代0603元件和0805元件。工藝條件除了普遍使用的0402元件，印刷電路板的較好次合格率（FPY）必須達到95%，而且必須根據(jù)印刷電路協(xié)會（IPC）的2級標(biāo)準(zhǔn)來檢測缺陷。例如，在有608個焊點的168元件的情況下，相當(dāng)于要求誤報率是百萬分之65。為了達到FPY的要求，在檢測缺陷時必須考慮以下條件：元件長度的公差、元件供應(yīng)商、貼片公差、在25個AOI系統(tǒng)上的全球檢測數(shù)據(jù)庫、有80個獨特產(chǎn)品的全球檢測數(shù)據(jù)庫、無鉛焊料、不同的電路板供應(yīng)商以及檢測質(zhì)量要達到IPC的2級標(biāo)準(zhǔn)。

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。首先濾波的定義是將信號中特定波段頻率濾除的操作，是抑制和防止干擾的一項重要措施。在AOI檢測中，噪聲是造成圖像退化的因素之一，起因是AOI圖像獲取，傳輸過程中，外界雜散光，光電二極管電子噪聲及溫度，光源的不穩(wěn)定不均勻，機械系統(tǒng)的抖動，傳感器溫度等原因?qū)е?，不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識別，圖像切割等后續(xù)處理工作帶來了困難。因此，為了獲得真實的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。 AOI通常是把貼片機編程完成后自動生成的TXT輔助文本文件轉(zhuǎn)換成所需格式的文件。

AI視覺在很大程度上提升了測量目標(biāo)的準(zhǔn)確性，人眼分辨識別的能力往往有限，對于極其微小的外觀缺陷識別檢測上具有一定的難度，甚至無法實現(xiàn)，但是這些不足，AI視覺都可以彌補，比如它對于微米級的缺陷目標(biāo)檢測可一步到位。人眼識別的速度與機器的速度對比也有很大的區(qū)別，人眼的識別能力使得它識別的速度被限定，AI視覺系統(tǒng)通過它強悍的機構(gòu)驅(qū)動，快速移動掃描，搭載高精密相機，以及硬件涉施，閃速抓拍，能夠完成精確快速的識別。AOI檢測元器件的過程就是模擬人工目視檢查SMT元器件。aoi原理

AOI是新興起的一種新型測試技術(shù)，但發(fā)展迅速，很多廠家都推出了AOI測試設(shè)備。江西3dAOI配件

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/，率先對AOI進行變革。采用深度學(xué)習(xí)算法，解決AOI編程復(fù)雜、誤報多的行業(yè)痛點，為客戶提供智能的插件檢測方案。公司團隊深耕計算機視覺領(lǐng)域、圖形、圖像領(lǐng)域16余年，擁有20年行業(yè)背景。合作客戶覆蓋工控、電源、電力、家電、汽車電子、醫(yī)療電子、消費電子等多個行業(yè)。在長期的經(jīng)營活動中以高效的服務(wù)贏得廣大客戶的信賴及推介。 江西3dAOI配件

深圳愛為視智能科技有限公司是以提供智能視覺檢測設(shè)備內(nèi)的多項綜合服務(wù)，為消費者多方位提供智能視覺檢測設(shè)備，愛為視是我國機械及行業(yè)設(shè)備技術(shù)的研究和標(biāo)準(zhǔn)制定的重要參與者和貢獻者。愛為視致力于構(gòu)建機械及行業(yè)設(shè)備自主創(chuàng)新的競爭力，愛為視將以精良的技術(shù)、優(yōu)異的產(chǎn)品性能和完善的售后服務(wù)，滿足國內(nèi)外廣大客戶的需求。