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湖南插件AOI檢測(cè)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-01-23

    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)步的現(xiàn)在,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(lèi)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。 AOI集成了圖像傳感技術(shù)、運(yùn)動(dòng)控制技術(shù),AOI檢測(cè)儀在產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中可以執(zhí)行測(cè)量、識(shí)別和引導(dǎo)等一系列任務(wù)。湖南插件AOI檢測(cè)

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AI視覺(jué)檢測(cè)代替人工檢測(cè)實(shí)現(xiàn)了非接觸、高效率、高精度的檢測(cè)優(yōu)勢(shì),在工業(yè)檢測(cè)中成為一種剛需。它通過(guò)相機(jī)拍照獲取圖像、對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別、處理從而達(dá)到檢測(cè)的目的。機(jī)器視覺(jué)可自動(dòng)識(shí)別被測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷,如金屬外觀(guān)不良檢測(cè)、印刷電路板缺陷檢測(cè)等。AI視覺(jué)為人類(lèi)解放生產(chǎn)力提供了重要的支撐,使現(xiàn)代的生產(chǎn)制造更加地智能化、自動(dòng)化。帶動(dòng)了企業(yè)生產(chǎn)效益的提升,進(jìn)而為整體經(jīng)濟(jì)的上漲貢獻(xiàn)了巨大的力量,經(jīng)濟(jì)與科技相互反饋,AI視覺(jué)在未來(lái)將有更多的拓展性、與更高的先進(jìn)性。江西遠(yuǎn)程操控AOI檢測(cè)對(duì)于產(chǎn)品檢測(cè)來(lái)說(shuō),利用AOI技術(shù)能夠有效提升產(chǎn)品檢測(cè)分析的準(zhǔn)確性和性。

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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(lèi)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(jué)(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(duì)本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類(lèi)問(wèn)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(guò)分類(lèi)器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別

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(lèi)可以分為可見(jiàn)波長(zhǎng)光源,特殊波長(zhǎng)光源??梢?jiàn)波長(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。伴隨著元器件的微型化、細(xì)間距化等密度特征越來(lái)越明顯,生產(chǎn)品質(zhì)以及產(chǎn)能的需求不斷擴(kuò)增。

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    本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一類(lèi)包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)(FeedforwardNeuralNetworks),是深度學(xué)習(xí)(deeplearning)的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺(jué)(visualperception)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)域的中心算法之一,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(duì)本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類(lèi)問(wèn)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(guò)分類(lèi)器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。畫(huà)面顯示:1、主圖畫(huà)面都有顯示器件框,便于觀(guān)察器件是否被識(shí)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(hù)需求,自由定義器件中文名;4、不良器件圖靜態(tài)顯示。 當(dāng)自動(dòng)檢測(cè)時(shí),機(jī)器通過(guò)攝像頭自動(dòng)掃描PCB,采集圖像,測(cè)試的焊點(diǎn)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的合格的參數(shù)進(jìn)行比較。上海插件AOI

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。湖南插件AOI檢測(cè)

當(dāng)前電子產(chǎn)品日漸向著小型化趨勢(shì)發(fā)展,對(duì)產(chǎn)品元器件的微型化要求也越來(lái)越高,微型器件的組裝和檢測(cè)難以只通過(guò)人工完成,由此產(chǎn)生越來(lái)越多的自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備需求。與此同時(shí),自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備還能夠健身制造成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量,AOI檢測(cè)設(shè)備代替人工的進(jìn)程發(fā)展較快。在此背景下,中國(guó)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)行業(yè)逐步發(fā)展起來(lái)。從AOI檢測(cè)設(shè)備來(lái)看,目前AOI檢測(cè)設(shè)備是SMT加工廠(chǎng)必備的設(shè)備,平均一條SMT生產(chǎn)線(xiàn)至少需要2-3臺(tái)AOI檢測(cè)設(shè)備,但我國(guó)AOI檢測(cè)設(shè)備的滲透率較低,只為50%左右。湖南插件AOI檢測(cè)

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