AOI檢測(cè)原理是采用攝像技術(shù)將被檢測(cè)物體的反射光強(qiáng)以定量化的灰階值輸出，通過(guò)與標(biāo)準(zhǔn)圖像的灰階值進(jìn)行比較，分析判定缺陷并進(jìn)行分類的過(guò)程。與人工檢查做一個(gè)形象的比喻，AOI采用的普通LED或特殊光源相當(dāng)于人工檢查時(shí)的自然光，AOI采用的光學(xué)傳感器和光學(xué)透鏡相當(dāng)于人眼，AOI的圖像處理與分析系統(tǒng)就相當(dāng)于人腦，即“看”與“判”兩個(gè)環(huán)節(jié)。因此，AOI檢測(cè)的工作邏輯可以簡(jiǎn)單地分為圖像采集階段（光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集），數(shù)據(jù)處理階段（數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換），圖像分析段（特征提取與模板比對(duì)）和缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段（缺陷大小類型分類等）。為了支持和實(shí)現(xiàn)AOI檢測(cè)的上述四個(gè)功能，AOI設(shè)備的硬件系統(tǒng)也就包括工作平臺(tái)，成像系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)四個(gè)部分，是一個(gè)集成了機(jī)械，自動(dòng)化，光學(xué)和軟件等多學(xué)科的自動(dòng)化設(shè)備。無(wú)需設(shè)置參數(shù)：1.采用智能算法、自動(dòng)框圖比例高；2.無(wú)需抽色、無(wú)需調(diào)飽和度、色相、無(wú)需調(diào)容忍度、閾值。aivsAOI升級(jí)換代

    首先濾波的定義是將信號(hào)中特定波段頻率濾除的操作，是抑制和防止干擾的一項(xiàng)重要措施。在AOI檢測(cè)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(guò)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(jī)械系統(tǒng)的抖動(dòng)，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(shí)別，圖像切割等后續(xù)處理工作帶來(lái)了困難。因此，為了獲得真實(shí)的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。濾波的過(guò)程簡(jiǎn)單說(shuō)就是圖像平滑技術(shù)，空域?yàn)V波與頻域?yàn)V波是濾波經(jīng)常采用的方法。具體講空域?yàn)V波是一種鄰域處理方法，通過(guò)直接在圖像空間中對(duì)鄰域內(nèi)像素進(jìn)行處理，達(dá)到平滑或銳化，圖像空間中增強(qiáng)圖像的某些特征或者減弱圖像的某些特征。 湖北aivsAOI外觀檢測(cè)目前常用的圖像識(shí)別算法為灰度相關(guān)算法，通過(guò)計(jì)算歸一化的相關(guān)來(lái)量化檢測(cè)圖像和標(biāo)準(zhǔn)圖像之間的相似程度。

  隨著電子技術(shù)、圖像傳感技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，AOI（自動(dòng)光學(xué)）檢測(cè)技術(shù)以其自動(dòng)化、非接觸、速度快、精度高、穩(wěn)定性高等優(yōu)點(diǎn)，成為表面缺陷檢測(cè)的重要手段，補(bǔ)足智能化生產(chǎn)線上的品質(zhì)把控關(guān)。AOI是興趣面，可以較好體現(xiàn)范圍，也就是說(shuō)邊界更加明晰，AOI其實(shí)屬性之一就是POI，采用UID標(biāo)記。AOI就是有邊界的POI，那么我們就可以根據(jù)POI獲取AOI來(lái)驗(yàn)證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。特別是研究街道尺度的，加上POI和AOI數(shù)據(jù)，對(duì)城市功能分區(qū)，城市熱環(huán)境、城市灰綠地等等都非常有用。

AOI（automaticallyopticalinspection）是光學(xué)自動(dòng)檢測(cè)，顧名思義是通過(guò)光學(xué)系統(tǒng)成像實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)的一種手段，是眾多自動(dòng)圖像傳感檢測(cè)技術(shù)中的一種檢測(cè)技術(shù)，中心技術(shù)點(diǎn)如何獲得準(zhǔn)確且高質(zhì)量的光學(xué)圖像并加工處理。AOI檢測(cè)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生的背景是電子元件集成度與精細(xì)化程度高，檢測(cè)速度與效率更高，檢測(cè)零缺陷的發(fā)展需求。AOI檢測(cè)的比較大優(yōu)點(diǎn)是節(jié)省人力，降低成本，提高生產(chǎn)效率，統(tǒng)一檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和排除人為因素干擾，保證了檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性，可重復(fù)性和準(zhǔn)確性，及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的不良，確保出貨質(zhì)量。在人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)發(fā)展進(jìn)步的，AOI檢測(cè)不僅只是一部檢測(cè)設(shè)備，對(duì)大量不良結(jié)果進(jìn)行分類和統(tǒng)計(jì)，可以發(fā)現(xiàn)不良發(fā)生的原因，在工藝改善和生產(chǎn)良率提升中也正逐步發(fā)揮著更重要的作用，因此，可以預(yù)期未來(lái)AOI檢測(cè)技術(shù)將在半導(dǎo)體與電子電路檢測(cè)中將會(huì)發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。取而代之的是自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)，其在生產(chǎn)中承擔(dān)著重要的角色。對(duì)于裝配過(guò)程中錯(cuò)誤的前期查找、消除起關(guān)鍵作用。

一是分類，即可以將產(chǎn)品分為合格和不合格，這是深度學(xué)習(xí)很重要的一個(gè)應(yīng)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(duì)產(chǎn)品進(jìn)行更精細(xì)的判別。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，軟件可以自動(dòng)學(xué)習(xí)瑕疵的特征，使得無(wú)規(guī)律圖像的分析變得可能；在精確度方面，可通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法和制造業(yè)特有的數(shù)據(jù)提高檢測(cè)的精確度；雖然深度學(xué)習(xí)在很多方面具有優(yōu)勢(shì)，不過(guò)也并不是所有任務(wù)都適用。深度學(xué)習(xí)對(duì)瑕疵分類更有優(yōu)勢(shì)。AOI檢測(cè)的工作邏輯可以簡(jiǎn)單地分為圖像采集階段，數(shù)據(jù)處理階段，圖像分析段和缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段。湖北aivsAOI檢測(cè)設(shè)備

線掃描圖像傳感器的掃描寬度方向只有一個(gè)像素，通過(guò)移動(dòng)來(lái)獲得圖像，所有一般解析度比較好。aivsAOI升級(jí)換代

除光電傳感器外，AOI圖像采集過(guò)程中照明系統(tǒng)也非常重要，選擇比較好光源目的是保證被檢測(cè)物體的特征區(qū)別于其他背景，涉及到光源的光譜特性，光源顏色的色溫特性。高效率長(zhǎng)壽命，高亮度且均勻的光源是必須考慮的參數(shù)，高亮度均勻性好的光源可以提高信噪比，而長(zhǎng)壽命高效率則可以提高設(shè)備的穩(wěn)定性，降低工作負(fù)荷。照明光源按照波長(zhǎng)分類可以分為可見波長(zhǎng)光源，特殊波長(zhǎng)光源?？梢姴ㄩL(zhǎng)光源也就是一般現(xiàn)代工業(yè)AOI檢測(cè)設(shè)備中較常用的紅綠藍(lán)LED光源。aivsAOI升級(jí)換代

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