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新一代智能AOI外觀檢測

來源: 發(fā)布時間:2022-01-23

多重智能算法檢測:1、智能識別鋁電容頂部字符;2、智能識別黑灰電容字符;3、智能識別黑電感字符或方向;4、智能識別電池座方向;5、小鐵片檢測;6、智能識別聚丙烯電容字符;7、電線檢測;8、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測;9、智能識別變壓器字符;10、智能識別蜂鳴器方向;11、智能識別晶振字符;12、智能識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、客戶遠程調(diào)控、遠程調(diào)試1、支持系統(tǒng)學習訓練,學習越多效果越好;2、支持本地學習。AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。新一代智能AOI外觀檢測

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    網(wǎng)絡:千兆網(wǎng)卡結(jié)構(gòu)簡約,便于快速安裝Simplestructureeasytoinstallquickly落地式安裝,無需改動流水線Floormounted,noneedtochangetheassemblyline在線無感檢測,PCBA流過快速給出結(jié)果On-linesensorlessdetection,PCBAflowthroughthefastgivesresults寬度與高度可調(diào),適應性強Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色檢測項目(黑電感字符檢測、器件與底板同色的器件檢測、鋁電容頂部字符識別、黑灰電容字符識別、電池座方向識別、小鐵片檢測、聚丙烯電容字符識別、電線檢測、變壓器字符識別、晶振字符識別、螺紋/光頭射頻頭檢測、蜂鳴器方向檢測、東倒西歪的電容極性識別)本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)(FeedforwardNeuralNetworks),是深度學習(deeplearning)的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺(visualperception)機制構(gòu)建,可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習。作為圖像識別領域的中心算法之一,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在學習數(shù)據(jù)充足時有穩(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)絡將用于提取圖像的判別特征,再通過分類器進行學習和識別。 江西插件AOIAOI檢測技術應運而生的背景是電子元件集成度與精細化程度高,檢測速度與效率更高,檢測零缺陷的發(fā)展需求。

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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(jié)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(zhuǎn)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(zhuǎn)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(zhuǎn)化產(chǎn)生電荷,轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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。

畫面顯示:1、主圖畫面都有顯示器件框,便于觀察器件是否被識別;2、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色;3、可依據(jù)客戶需求,自由定義器件中文名;4、不良器件圖靜態(tài)顯示;程序制作靈活性:1、無需設置參數(shù);2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序,且支持持續(xù)補充學習,學習后自動建模比例更高(80%+);---自動框圖器件種類多(60+),比例高。3、支持中文、英文、中英文混合輸入;4、批量復制、粘貼、剪切、刪除等支持快捷鍵操作。---硬件條件和安裝尺寸不發(fā)生變化,已做好的模板可長久正常使用AOI設備是高度定制化產(chǎn)品,設備廠商往往需要根據(jù)下游客戶的要求進行主機設備的調(diào)整或是軟件的二次開發(fā)。

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照明光源按照波長分類可以分為可見波長光源,特殊波長光源??梢姴ㄩL光源也就是一般現(xiàn)代工業(yè)AOI檢測設備中較常用的紅綠藍LED光源。特殊波長光源一般是指紅外或紫外波長光源,一些特殊材料在可見光范圍內(nèi)吸收差別不大,灰階變化不明顯時可以考慮采用特殊波長光源,比如說利用紫外光能量高可以激發(fā)熒光材料的原理,檢測具有熒光發(fā)光特性物質(zhì)微殘留時紫外光源就是一種比較有效的手段,因材料成分與紅外光譜有對應關系的原理,紅外光源對不具有發(fā)光性質(zhì)的有機化合物殘留缺陷檢出就有很大的作用,甚至可以實現(xiàn)成分分析。特殊光源中,利用偏振光與物體相互作用后偏振態(tài)的變化,利用光學干涉原理的白光干涉(whitelightinterferometry)在特定缺陷檢測中的得到了應用,例如通過相干光的干涉圖案計算出對應的相位差和光程差,可以測量出被測物體與參考物體之間的差異,且分辨率與精度為可以達到亞波長。一般都將離線AOI檢測設備設置在生產(chǎn)線的中段,在這個位置,設備可以產(chǎn)生的過程控制信息。江蘇智能AOI升級換代

AOI檢測不僅是一部檢測設備,對大量不良結(jié)果進行分類和統(tǒng)計,可以發(fā)現(xiàn)不良發(fā)生的原因。新一代智能AOI外觀檢測

    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(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。首先濾波的定義是將信號中特定波段頻率濾除的操作,是抑制和防止干擾的一項重要措施。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?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,為了獲得真實的圖像信息,除去噪聲的濾波處理必不可少。 新一代智能AOI外觀檢測

深圳愛為視智能科技有限公司位于西麗街道曙光社區(qū)中山園路1001號TCL科學園區(qū)E3棟201之218。公司業(yè)務涵蓋智能視覺檢測設備等,價格合理,品質(zhì)有保證。公司注重以質(zhì)量為中心,以服務為理念,秉持誠信為本的理念,打造機械及行業(yè)設備良好品牌。愛為視秉承“客戶為尊、服務為榮、創(chuàng)意為先、技術為實”的經(jīng)營理念,全力打造公司的重點競爭力。

標簽: AOI