一臺機器視覺設備通常可以包含多種配置以及多種原理、算法,這主要還是取決與對設備功能的需求及結構設計的復雜程度。而其中,運用深度學習算法不單單可以代替人力實現(xiàn)日常檢測,還擁有計算機系統(tǒng)的強悍的性能速度,這在很大程度上加快了整體生產的進程。就進一步分析而言,深度學習算法為圖像的分析處理進一步概念化、完整化。相較于傳統(tǒng)的圖像處理,深度學習更具有自學算法模式,可以根據(jù)標記的現(xiàn)有對圖像,對其好壞來進行判斷。存在的主要問題是,當一些檢查對象是不可見的,或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了。廣東自動AOI
AOI的工作方式與SMT加工當中SPI和印刷機中使用的視覺系統(tǒng)相同,通常使用設計規(guī)則檢查(DRC)和模式識別。DRC方法根據(jù)一些給定的規(guī)則檢查電路圖形(所有的線應該在焊點處結束,所有的引線應該至少,所有的引線應該至少,等等)。該方法能從算法上保證待測電路的正確性,且具有制作簡單、算法邏輯簡單、處理速度快、程序編輯量小、數(shù)據(jù)占用空間小等特點,因此被很多人采用。但該方法確定邊界的能力較差。圖形識別方法是將存儲的數(shù)字圖像與實際圖像進行比較。根據(jù)完整的印刷電路板或根據(jù)模型建立的檢驗文件進行檢驗,或根據(jù)計算機軸輔助設計中編制的檢驗程序進行檢驗。其準確性取決于所采用的發(fā)牌率和檢驗程序,一般與電子測試系統(tǒng)相同,但采集的數(shù)據(jù)量大,對數(shù)據(jù)的實時處理要求較高。模式識別方法利用實際設計數(shù)據(jù)代替DRC中已建立的設計原則,具有明顯的優(yōu)勢。廣州爐前AOI編程愛為視是插件爐前錯、漏、反、多等缺陷檢測方案供應商。
AOI圖像采集的然后一個關鍵步驟是控制系統(tǒng),光電傳感器的FOV(視窗)有限,物體高速運動中準確地抓拍到清晰的圖像,軟硬件協(xié)調動作非常重要,如下圖所示,當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)分類與轉換)數(shù)據(jù)處理階段是圖像的預處理階段,是采集圖像的加工處理過程,為圖像比對提供準確可靠的圖片信息,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,突出圖像中需要關注的特征,忽略不需要關注的部分,方法是圖像二值化處理,經過二值化處理的圖像數(shù)據(jù)量明顯減少,能凸顯出需要關注的輪廓。
AI視覺系統(tǒng)具有同步追測、識別多個目標體的功能,這種追蹤功能包含了對多個目標體之間的位置,以及速度關聯(lián)的分析計算,比如某些用于車輛的高級視覺追蹤器,它可以實現(xiàn)對一定范圍內的遠方目標車輛的追蹤以及對距離、坐標方向等的分析。而普通的人眼,其能獲取到的信息單單就是視線所及的目標體,并且還需要通過大腦,以及其他的輔助測算工具才能得出一些數(shù)據(jù)信息。人眼畢竟只是由細胞構成的生物組織體,而且還極易受到環(huán)境的影響。 圖像傳感器是AOI系統(tǒng)采集圖像的基礎,目前市面上大多數(shù)廠商選擇使用面陣相機。
關于元件長度公差,不同的組件供應商、電路板和無鉛焊料的供應商都不可能沒有任何直接的影響。優(yōu)良的AOI程序應該能夠應付這些這影響。如果這些個別點的變化可以保持不變,那么就能夠相當大地簡化AOI編程。經研究得到的結論是,由于無鉛產生的影響,圖形對照系統(tǒng)無法得到適合的檢查結果,這是因為合格的樣品變化太大。更加可行的方法是,取出確定每道工藝和元件變化的特性。這些變化可以分成不同的等級。如果在現(xiàn)在使用的工藝中,出現(xiàn)了一個新的變化,就要增加一個級別,來保證檢查的精確性。所有認識到的和已知的缺陷都儲存起來,他們的類型和圖片可以用于AOI系統(tǒng)和全球數(shù)據(jù)庫里的檢查程序。我們沒有必要把一塊不同缺陷的電路板保存起來用于詳細的檢查。 現(xiàn)市面上的AOI的制程分調試型和學習型兩種。上海自動AOI原理
伴隨著元器件的微型化、細間距化等密度特征越來越明顯,生產品質以及產能的需求不斷擴增。廣東自動AOI
AOI的光線照射有白光和彩色光兩類設備,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設備也都進行了適應性的硬件和算法的更新。 廣東自動AOI
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