智能制造中的AOI檢測技術AOI集成了圖像傳感技術、數(shù)據(jù)處理技術、運動控制技術，在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中，可以執(zhí)行測量、檢測、識別和引導等一系列任務。簡單地說，AOI模擬和拓展了人類眼、腦、手的功能，利用光學成像方法模擬人眼的的視覺成像功能，用計算機處理系統(tǒng)代替人腦執(zhí)行數(shù)據(jù)處理，隨后把結果反饋給執(zhí)行或輸出模塊。AOI檢測技術系統(tǒng)集成之精密機械在AOI檢測系統(tǒng)中，需要精心設計被測物體的支撐方式、精密傳輸與定位裝置，這牽涉到精密機械技術，尤其在FPD、硅片、半導體和一些光學組件等精密制造與組裝行業(yè)。在這些領域，制造過程需在超凈間進行，比如對于大型零件（如高世代的液晶玻璃基板、硅片等）的在線檢測，需要采取氣浮支撐、定位與傳輸機構，因為環(huán)境污染會影響系統(tǒng)構件的材料選型、氣動及自動化裝置選型、運動導軌的設計與器件選型等。 離線AOI能夠自動識別電路板上的不良貼片、漏貼等問題。廣東離線AOI光源

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，光能轉化產(chǎn)生電荷，轉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。離線AOI測試該產(chǎn)品具有高度的可靠性和耐用性，可以長時間使用。

AOI圖像采集的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(diào)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。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，傳感器溫度等原因導致，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。

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(nèi)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。AOI技術可以提高電子制造的效率和質量。它可以在制造過程中及時發(fā)現(xiàn)問題，從而減少了制造成本和時間。

愛為視（Aivs）新一代AI視覺檢測系統(tǒng)，主要是通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、計算機視覺、圖像處理、模式識別等諸多領域的交叉學，AI視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，但并不單單是人眼的簡單延伸，更重要的是從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，然后再用于實際檢測、測量和控制。AI視覺技術主要的特點是速度快、信息量大、功能多。隨著它的引入來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工檢測方法，極大地提高了投放市場的產(chǎn)品質量，提高了生產(chǎn)效率。 AOI的易用性非常高，即使您沒有技術背景也能輕松上手。江蘇3dAOI品牌

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目前深度學習大部分應用在圖像、語音、自然語言處理、CTR預估、大數(shù)據(jù)特征提取等技術領域，同時在多個行業(yè)內(nèi)備受認可與青睞，比如數(shù)字助手、能源、制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、零售、汽車等行業(yè)的生產(chǎn)制造與服務過程中不同程度地融入了深度學習算法技術以及技術產(chǎn)品，展現(xiàn)了人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的時代特色與科技進步。在多元化的數(shù)字信息時代、科技電子產(chǎn)品迅速繁衍，AI智能將逐漸覆蓋我們的生活，科技創(chuàng)新有著無限種可能，深度學習算法必然會向多領域發(fā)展，AI視覺檢測與深度學習的結合或許會上升到一個更高級的層次，現(xiàn)在的設備能篩檢多種缺陷，也許在未來，不再是單一的外觀檢測了，取而代之的是更完整的產(chǎn)品檢測，展望技術的不斷革新與進步。 廣東離線AOI光源