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來源: 發(fā)布時(shí)間:2022-01-22

    AOI檢測基本原理與設(shè)備構(gòu)成:AOI檢測原理是采用攝像技術(shù)將被檢測物體的反射光強(qiáng)以定量化的灰階值輸出,通過與標(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檢測的工作邏輯可以簡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)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。 AOI通過人工光源LED燈光代替自然光,光學(xué)透鏡和CCD代替人眼,已經(jīng)編好程的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較、分析和判斷。上海aivsAOI銷售

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本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)(Feedforward Neural Networks),是深度學(xué)習(xí)(deep learning)的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺(visual perception)機(jī)制構(gòu)建,可以進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。作為圖像識(shí)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(shí)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(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別福建aivsAOI外觀檢測愛為視新一代智能插件AOI,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、先進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型,計(jì)算機(jī)視覺、圖形圖像處理等技術(shù)。

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  AOI檢測技術(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,檢測速度與效率更高,檢測零缺陷的發(fā)展需求。AOI檢測的比較大的優(yōu)點(diǎn)是節(jié)省人力,降低成本,提高生產(chǎn)效率,統(tǒng)一檢測標(biāo)準(zhǔn)和排除人為因素干擾,保證了檢測結(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)步中,AOI檢測不僅是一部檢測設(shè)備,對大量不良結(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AOI檢測技術(shù)將在半導(dǎo)體與電子電路檢測中將會(huì)發(fā)揮越來越重要的作用。

如果把AI視覺比作一個(gè)個(gè)體,那么深度學(xué)習(xí)便成為這一個(gè)體中重要的機(jī)體之一,許多功能的存在直接來源且依賴于它。直觀點(diǎn)說,深度學(xué)習(xí)算法成功運(yùn)用于計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)例如人臉識(shí)別、圖像**、物體檢測與追蹤等。人工檢測在早期的工業(yè)質(zhì)檢中占有一定的優(yōu)勢,但隨著生產(chǎn)科技的不端更新進(jìn)步,制造環(huán)節(jié)對于檢驗(yàn)水平的要求也越來越高,顯然人工檢查已無法滿足,檢測程度越來越復(fù)雜化和精密化使得機(jī)器視覺迫切需要被應(yīng)用其中來承擔(dān)、平衡生產(chǎn)的強(qiáng)度及壓力。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。

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多重智能算法檢測:1、智能識(shí)別鋁電容頂部字符;2、智能識(shí)別黑灰電容字符;3、智能識(shí)別黑電感字符或方向;4、智能識(shí)別電池座方向;5、小鐵片檢測;6、智能識(shí)別聚丙烯電容字符;7、電線檢測;8、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測;9、智能識(shí)別變壓器字符;10、智能識(shí)別蜂鳴器方向;11、智能識(shí)別晶振字符;12、智能識(shí)別東倒西歪的電容極性。13、三極管方向檢測;14、橋堆方向檢測支持客戶離線編程、客戶遠(yuǎn)程調(diào)控、遠(yuǎn)程調(diào)試1、支持系統(tǒng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練,學(xué)習(xí)越多效果越好;2、支持本地學(xué)習(xí)。取而代之的是自動(dòng)檢測技術(shù),其在生產(chǎn)中承擔(dān)著重要的角色。對于裝配過程中錯(cuò)誤的前期查找、消除起關(guān)鍵作用。江蘇專業(yè)AOI銷售

AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng),照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個(gè)部分。上海aivsAOI銷售

    AOI圖像采集的一個(gè)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(yùn)動(dòng)中準(zhǔn)確地抓拍到清晰的圖像,軟硬件協(xié)調(diào)動(dòng)作非常重要,如下圖所示,當(dāng)圖像傳感器與機(jī)臺(tái)移動(dòng)速度不匹配時(shí)造成圖像的拉伸,收縮等變形,所以,載物移動(dòng)平臺(tái)XY方向移動(dòng)與圖像采集光電傳感器的同步移動(dòng)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(jī)和運(yùn)動(dòng)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(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。 上海aivsAOI銷售

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