人工智能成為了時(shí)下科技的關(guān)鍵詞之一，生活中有越來越多的人工智能產(chǎn)物走進(jìn)我們的視野，其中AI視覺的這一產(chǎn)業(yè)鏈也在迅速地延伸，AI視覺中的各種硬件和算法也隨之衍生，AI視覺主要通過對(duì)圖像的分析處理進(jìn)而識(shí)別得出相應(yīng)需要的視覺結(jié)果。AI視覺的產(chǎn)生給現(xiàn)代企業(yè)的生產(chǎn)制造提供了更高效的檢測(cè)方式，同時(shí)帶來了更多的機(jī)遇，AI視覺檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了人工檢測(cè)。 而在現(xiàn)實(shí)中的生產(chǎn)檢測(cè)中，AI視覺的亮點(diǎn)則在多方面呈現(xiàn)。愛為視（AIVS）視覺檢測(cè)設(shè)備，更是走在行業(yè)前列。AOI系統(tǒng)集成技術(shù)會(huì)牽涉到關(guān)鍵器件、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、整機(jī)集成、軟件開發(fā)等內(nèi)容。河南遠(yuǎn)程操控AOI生產(chǎn)

  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(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)步中，AOI檢測(cè)不僅是一部檢測(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)揮越來越重要的作用。河南智能AOI光學(xué)檢測(cè)AOI是近幾年才興起的一種新型測(cè)試技術(shù)，但發(fā)展迅速很多廠家都推出了AOI測(cè)試設(shè)備。

在現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，連續(xù)大批量生產(chǎn)中每一個(gè)制作過程都是有一定的次品率的，單獨(dú)去看雖然比率很小，但是相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的重要瓶頸，并且在經(jīng)過完整制程后再次去剔除次品，成本會(huì)高很多（例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測(cè)試才被發(fā)現(xiàn)，那么返修的成本將會(huì)是原成本的100倍以上），因此及時(shí)檢測(cè)以及次品剔除對(duì)質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進(jìn)一步升級(jí)的重要基石。

    AOI圖像采集的然后一個(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。數(shù)據(jù)處理階段（數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換）數(shù)據(jù)處理階段是圖像的預(yù)處理階段，是采集圖像的加工處理過程，為圖像比對(duì)提供準(zhǔn)確可靠的圖片信息，主要包含了背景噪音減少，圖像增強(qiáng)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(qiáng)和銳化則是提高被檢測(cè)特征的對(duì)比度，突出圖像中需要關(guān)注的特征，忽略不需要關(guān)注的部分，方法是圖像二值化處理，經(jīng)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(guān)注的輪廓。 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，分析判定缺陷并進(jìn)行分類的過程。

科技進(jìn)程的加速，產(chǎn)品的品質(zhì)化與智能化要求在日益擴(kuò)增。生產(chǎn)制造商對(duì)于產(chǎn)品的質(zhì)檢體系需要不斷地更新升級(jí)，跨越了從人工檢測(cè)到傳統(tǒng)的視覺檢測(cè)再到具有深度學(xué)習(xí)算法的智能檢測(cè)這一整條進(jìn)化鏈，深度學(xué)習(xí)算法彌補(bǔ)了傳統(tǒng)算法無法檢測(cè)復(fù)雜特征的漏缺，免去了人工提取特征這一耗時(shí)耗力的步驟，更大程度為生產(chǎn)企業(yè)提升制造效率。然而凡事都有兩面性，深度學(xué)習(xí)算法也不例外，只是，其優(yōu)勢(shì)的比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了不足，因而能夠迅速占領(lǐng)行業(yè)市場(chǎng)。以目前AOI（自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)）技術(shù)在PCB行業(yè)滲透率較高，復(fù)雜化趨勢(shì)以及制造行業(yè)整體對(duì)智能化變革的需求。浙江新一代AOI生產(chǎn)

存在的主要問題是，當(dāng)一些檢查對(duì)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。河南遠(yuǎn)程操控AOI生產(chǎn)

AOI檢測(cè)主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、半導(dǎo)體和FPD面板。因AOI檢測(cè)主要應(yīng)用于PCB、半導(dǎo)體及FPD等電子元器件生產(chǎn)過程中的檢測(cè)環(huán)節(jié)，幾乎每一個(gè)電子元器件都需要進(jìn)行瑕疵檢測(cè)，因此這些電子元器件的產(chǎn)量與AOI檢測(cè)的應(yīng)用結(jié)構(gòu)息息相關(guān)。因此，AOI檢測(cè)行業(yè)應(yīng)用需求結(jié)構(gòu)主要通過PCB、半導(dǎo)體和FPD的產(chǎn)量比例來進(jìn)行測(cè)算得到。從AOI檢測(cè)設(shè)備應(yīng)用需求分布情況來看，根據(jù)Yole調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，2019年全球AOI檢測(cè)設(shè)備應(yīng)用較多的是PCB行業(yè)，占到總體市場(chǎng)的69%。河南遠(yuǎn)程操控AOI生產(chǎn)

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