AOI檢測(cè)基本原理與設(shè)備構(gòu)成：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，A...

AOI檢測(cè)基本原理與設(shè)備構(gòu)成：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，A...

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(lái)越多的人工智能產(chǎn)物走進(jìn)我們的視野，其中AI視覺(jué)的這一產(chǎn)業(yè)鏈也在迅速地延伸，AI視覺(jué)中的各種硬件和算法也隨之衍生，AI視覺(jué)主要通過(guò)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(jué)結(jié)果。AI視覺(jué)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(lái)了更多的機(jī)遇，AI視覺(jué)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(jué)的亮點(diǎn)則在多方面呈現(xiàn)。愛(ài)為視（AIVS）視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備，更是走在行業(yè)前列。使用插件爐前檢測(cè)可以將不良品攔截在爐前，從而降低成本，提高效率。廣東遠(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。...

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...

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加工廠必備的設(shè)備，平均一條SMT生產(chǎn)線至少需要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。圖像采集器看不清楚或看不到被檢測(cè)物體的特征點(diǎn)，那么也就無(wú)法談到準(zhǔn)確的檢出。湖南AOI設(shè)備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...

網(wǎng)絡(luò)：千兆網(wǎng)卡結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)約，便于快速安裝Simplestructureeasytoinstallquickly落地式安裝，無(wú)需改動(dòng)流水線Floormounted,noneedtochangetheassemblyline在線無(wú)感檢測(cè)，PCBA流過(guò)快速給出結(jié)果On-linesensorlessdetection,PCBAflowthroughthefastgivesresults寬度與高度可調(diào)，適應(yīng)性強(qiáng)Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色檢測(cè)項(xiàng)目（黑電感字符檢測(cè)、器件與底板同色的器件檢測(cè)、鋁電容頂部字符識(shí)別、黑灰電容字符識(shí)別、電池座方...

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(lái)越多的人工智能產(chǎn)物走進(jìn)我們的視野，其中AI視覺(jué)的這一產(chǎn)業(yè)鏈也在迅速地延伸，AI視覺(jué)中的各種硬件和算法也隨之衍生，AI視覺(jué)主要通過(guò)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(jué)結(jié)果。AI視覺(jué)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(lái)了更多的機(jī)遇，AI視覺(jué)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(jué)的亮點(diǎn)則在多方面呈現(xiàn)。愛(ài)為視（AIVS）視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備，更是走在行業(yè)前列。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。江蘇專業(yè)AOI設(shè)備易用性：1、無(wú)需設(shè)置參數(shù)；上手快；2、在線抓拍首...

照明光源按照波長(zhǎng)分類可以分為可見(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。特殊波長(zhǎng)光源一般是指紅外或紫外波長(zhǎng)光源，一些特殊材料在可見(jiàn)光范圍內(nèi)吸收差別不大，灰階變化不明顯時(shí)可以考慮采用特殊波長(zhǎng)光源，比如說(shuō)利用紫外光能量高可以激發(fā)熒光材料的原理，檢測(cè)具有熒光發(fā)光特性物質(zhì)微殘留時(shí)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(duì)應(yīng)關(guān)系的原理，紅外光源對(duì)不具有發(fā)光性質(zhì)的有機(jī)化合物殘留缺陷檢出就有很大的作用，甚至可以實(shí)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(xué)干涉原理的白光干涉（whitelightinterfer...

本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,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)（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)分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。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(shí)別；...

圖像采集階段（光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集）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。因?yàn)閿z影得到的圖像被用于與模板做對(duì)比，所以獲取的圖像信息準(zhǔn)確性對(duì)于檢測(cè)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(cè)物體的特征點(diǎn)，那么也就無(wú)法談到準(zhǔn)確的檢出。下面我們對(duì)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(cè)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(hào)。二極管吸收光線強(qiáng)度不同...

AOI檢測(cè)基本原理與設(shè)備構(gòu)成：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，A...

照明光源按照波長(zhǎng)分類可以分為可見(jiàn)波長(zhǎng)光源，特殊波長(zhǎng)光源。可見(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。特殊波長(zhǎng)光源一般是指紅外或紫外波長(zhǎng)光源，一些特殊材料在可見(jiàn)光范圍內(nèi)吸收差別不大，灰階變化不明顯時(shí)可以考慮采用特殊波長(zhǎng)光源，比如說(shuō)利用紫外光能量高可以激發(fā)熒光材料的原理，檢測(cè)具有熒光發(fā)光特性物質(zhì)微殘留時(shí)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(duì)應(yīng)關(guān)系的原理，紅外光源對(duì)不具有發(fā)光性質(zhì)的有機(jī)化合物殘留缺陷檢出就有很大的作用，甚至可以實(shí)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(xué)干涉原理的白光干涉（whitelightinterfer...

如果把AI視覺(jué)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(lái)源且依賴于它。直觀點(diǎn)說(shuō)，深度學(xué)習(xí)算法成功運(yùn)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的實(shí)例如人臉識(shí)別、圖像**、物體檢測(cè)與追蹤等。人工檢測(cè)在早期的工業(yè)質(zhì)檢中占有一定的優(yōu)勢(shì)，但隨著生產(chǎn)科技的不端更新進(jìn)步，制造環(huán)節(jié)對(duì)于檢驗(yàn)水平的要求也越來(lái)越高，顯然人工檢查已無(wú)法滿足，檢測(cè)程度越來(lái)越復(fù)雜化和精密化使得機(jī)器視覺(jué)迫切需要被應(yīng)用其中來(lái)承擔(dān)、平衡生產(chǎn)的強(qiáng)度及壓力。圖像傳感器、鏡頭和光源三者組合構(gòu)成了大多數(shù)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)中感知單元。湖南專業(yè)AOI升級(jí)換代AIVS-D系列爐前插件AOI特點(diǎn)簡(jiǎn)介●采用聲音提示，彈窗對(duì)比圖，主圖突出顯示不良紅框等多種...

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...

本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,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)（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)分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。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(shí)別；2、...

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(jué)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(wú)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)。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技術(shù)成為表面缺陷檢測(cè)的重要手段。河南新一代智能AOI光電轉(zhuǎn)化器可以分為CCD（chargeCouplingdiode）和CMOS（complem...

AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過(guò)1200或2000萬(wàn)高分辨率的工業(yè)相機(jī)，從電子電路板頂面拍照，通過(guò)AI人工技術(shù)，深度學(xué)習(xí)算法、智能圖像分析，檢測(cè)電子電路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、錯(cuò)件、浮高、OCV(文字識(shí)別）、可支持測(cè)試色環(huán)電阻錯(cuò)料。本插件AOI設(shè)備可應(yīng)用于波峰焊爐前或爐后，應(yīng)用在爐后時(shí)，可自動(dòng)檢測(cè)板卡的旋轉(zhuǎn)角度，保證元件的檢測(cè)正確性和穩(wěn)定性。AIVS-D系列在線PCBA插件AOI采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,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)絡(luò)（FeedforwardNeuralNetworks），是深度...

易用性：1、無(wú)需設(shè)置參數(shù)；上手快；2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序，自動(dòng)框圖比例高，支持持續(xù)補(bǔ)充學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)后自動(dòng)建模比例更高(80%+）；3、根據(jù)客戶需要，支持自定義器件名稱；4、支持快速更改工單號(hào)；5、支持批量復(fù)制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作多重智能算法檢測(cè)：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(cè)；6、智能識(shí)別聚丙烯電容字符；7、電線檢測(cè)；8、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測(cè)；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(cè)；14、橋堆...

中國(guó)機(jī)器視覺(jué)起步于80年代的技術(shù)引進(jìn)，隨著98年半導(dǎo)體工廠的整線引進(jìn)，也帶入機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，06年以前國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品主要集中在外資制造企業(yè)，規(guī)模都較小，06年開(kāi)始，工業(yè)機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用的客戶群開(kāi)始擴(kuò)大到印刷、食品等檢測(cè)領(lǐng)域，2011年市場(chǎng)開(kāi)始高速增長(zhǎng)，隨著人工成本的增加和制造業(yè)的升級(jí)需求，加上計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的快速發(fā)展，越來(lái)越多機(jī)器視覺(jué)方案滲透到各領(lǐng)域，缺陷檢測(cè)功能，是機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用得多的功能之一，主要檢測(cè)產(chǎn)品表面的各種信息。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(kāi)發(fā)等內(nèi)容。河南遠(yuǎn)程操控AOI光學(xué)檢測(cè)愛(ài)為視（Aivs）新一代智能AOI，它能減少檢查的誤報(bào)，保證檢測(cè)程序無(wú)缺陷。它可...

愛(ài)為視（AIVS）新一代爐前智能插件檢測(cè)設(shè)備，全球第1款不用設(shè)置參數(shù)的AOI！極速編程10分鐘上手好！關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)之“支持局部檢測(cè)”支持器件本體大部分特征相同，局部有差異的器件檢測(cè)，比如：外形一樣，顏色不同的音頻座。愛(ài)為視（AIVS）新一代爐前智能插件檢測(cè)設(shè)備，全球第1款不用設(shè)置參數(shù)的AOI！極速編程10分鐘上手好！為您提供插件爐前錯(cuò)、漏、反、多、歪斜等缺陷檢測(cè)方案！全智能！全智能！愛(ài)為視（AIVS）新一代爐前智能插件檢測(cè)設(shè)備，全球第1款不用設(shè)置參數(shù)的AOI！極速編程10分鐘上手好！關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)之“不用設(shè)置任何參數(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)閾值、容忍...

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(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。一臺(tái)機(jī)器視覺(jué)設(shè)備通常可以包含多種配置以及多種原理、算法，取決與對(duì)設(shè)備功...

模板匹配就是先設(shè)定已知模板，已知模板是AOI檢測(cè)中沒(méi)有缺陷的實(shí)物影像或較小重復(fù)單元影像，通常情況下PCBAOI檢測(cè)中以實(shí)物影像為已知模板，F(xiàn)PD AOI檢測(cè)中則是較小重復(fù)單元。將采集到的圖像與模板影像進(jìn)行重合比對(duì)，然后平移到下一個(gè)單元進(jìn)行同樣比對(duì)，出現(xiàn)灰階有差異的部分就被懷疑為缺陷，這里我們給灰階差異設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)灰階差超過(guò)設(shè)定閾值后，就被判定為真正的缺陷。從細(xì)節(jié)上講，閾值的設(shè)定過(guò)于嚴(yán)格出現(xiàn)誤判的概率就會(huì)增加，而閾值設(shè)定過(guò)于寬松漏檢出的概率就會(huì)增加，因此，被檢測(cè)物體的特征提取可以提高比對(duì)的對(duì)位精度，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)結(jié)果起到了決定性的作用。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...

光電轉(zhuǎn)化器可以分為CCD（chargeCouplingdiode）和CMOS（complementarymetaloxidesemiconductor）兩種。因?yàn)橹谱鞴に嚺c設(shè)計(jì)不同，CCD與CMOS傳感器工作原理主要表現(xiàn)為數(shù)字電荷傳送的方式的不同，工作原理如下圖所示，CCD采用硅基半導(dǎo)體加工工藝，并設(shè)置了垂直和水平移位寄存器，電極所產(chǎn)生的電場(chǎng)推動(dòng)電荷鏈接方式傳輸?shù)街虚g模數(shù)轉(zhuǎn)換器。這樣的結(jié)構(gòu)與設(shè)計(jì)很難集成很多的感光單元，制造成本高且功耗大；而CMOS采用無(wú)機(jī)半導(dǎo)體加工工藝，每像素設(shè)計(jì)了額外的電子電路，每個(gè)像素都可以被定位，而無(wú)需CCD中那樣的電荷移位設(shè)計(jì)，對(duì)圖像信息的讀取速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于...

爐后皮帶線模式:支持，且可以多機(jī)種共線生產(chǎn)；支持NGbuffer對(duì)接；支持多工位語(yǔ)音播報(bào)、自定義語(yǔ)音播報(bào)內(nèi)容；通訊方式：支持標(biāo)準(zhǔn)接口、定制接口；追溯:可實(shí)時(shí)輸出。支持按條碼、二維碼、機(jī)型、時(shí)間等維度追溯；條碼識(shí)別:支持識(shí)別一維碼（128碼）,二維碼（QR/DM碼）；畫面顯示:1、主圖畫面動(dòng)態(tài)與靜態(tài)結(jié)合，便于員工觀察；2、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色，適應(yīng)各種顏色底板；學(xué)習(xí):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)；基于圖像檢查的基本原理是:每個(gè)具有明顯對(duì)比度的圖像都是可以被檢查的。江西aivsAOI銷售 AOI檢測(cè)主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、半導(dǎo)體和FPD面板。因A...

AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過(guò)1200或2000萬(wàn)高分辨率的工業(yè)相機(jī)，從電子電路板頂面拍照，通過(guò)AI人工技術(shù)，深度學(xué)習(xí)算法、智能圖像分析，檢測(cè)電子電路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、錯(cuò)件、浮高、OCV(文字識(shí)別）、可支持測(cè)試色環(huán)電阻錯(cuò)料。本插件AOI設(shè)備可應(yīng)用于波峰焊爐前或爐后，應(yīng)用在爐后時(shí)，可自動(dòng)檢測(cè)板卡的旋轉(zhuǎn)角度，保證元件的檢測(cè)正確性和穩(wěn)定性。AIVS-D系列在線PCBA插件AOI采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,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)絡(luò)（FeedforwardNeuralNetworks），是深度...

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(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(wú)需設(shè)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(bǔ)充學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)后自動(dòng)建模比例更高（80%+）；---自動(dòng)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(fù)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(zhǎng)久正常使用相關(guān)值大于或等于臨界相關(guān)值的為正常圖像，為異常圖像本社導(dǎo)入的AOI設(shè)備采用歸一化的彩色相關(guān)算法。安徽aivsAOI生產(chǎn)在...

本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,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)（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)分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。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(shí)別；2、...

模板匹配就是先設(shè)定已知模板，已知模板是AOI檢測(cè)中沒(méi)有缺陷的實(shí)物影像或較小重復(fù)單元影像，通常情況下PCBAOI檢測(cè)中以實(shí)物影像為已知模板，F(xiàn)PD AOI檢測(cè)中則是較小重復(fù)單元。將采集到的圖像與模板影像進(jìn)行重合比對(duì)，然后平移到下一個(gè)單元進(jìn)行同樣比對(duì)，出現(xiàn)灰階有差異的部分就被懷疑為缺陷，這里我們給灰階差異設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)灰階差超過(guò)設(shè)定閾值后，就被判定為真正的缺陷。從細(xì)節(jié)上講，閾值的設(shè)定過(guò)于嚴(yán)格出現(xiàn)誤判的概率就會(huì)增加，而閾值設(shè)定過(guò)于寬松漏檢出的概率就會(huì)增加，因此，被檢測(cè)物體的特征提取可以提高比對(duì)的對(duì)位精度，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)結(jié)果起到了決定性的作用。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...

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(guò)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(guò)程。圖像背景噪音減小一般為圖像的低通濾波平滑法...

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加工廠必備的設(shè)備，平均一條SMT生產(chǎn)線至少需要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。人認(rèn)識(shí)物體是通過(guò)光線反射回來(lái)的量進(jìn)行判斷，反射量多為亮，反射量少為暗。AOI與人判斷原理相同。安徽智能AOI系統(tǒng)在傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)算法之間...