湖南AOI設(shè)備

來源: 發(fā)布時間:2022-01-29

AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過1200或2000萬高分辨率的工業(yè)相機,從電子電路板頂面拍照,通過AI人工技術(shù),深度學習算法、智能圖像分析,檢測電子電路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、錯件、浮高、OCV(文字識別)、可支持測試色環(huán)電阻錯料。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,可自動檢測板卡的旋轉(zhuǎn)角度,保證元件的檢測正確性和穩(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)是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FeedforwardNeuralNetworks),是深度學習(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(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(lǐng)域的算法之一,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)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。AOI檢測行業(yè)應(yīng)用需求結(jié)構(gòu)主要通過PCB、半導體和FPD的產(chǎn)量比例來進行測算得到。湖南AOI設(shè)備

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中國機器視覺起步于80年代的技術(shù)引進,隨著98年半導體工廠的整線引進,也帶入機器視覺系統(tǒng),06年以前國內(nèi)機器視覺產(chǎn)品主要集中在外資制造企業(yè),規(guī)模都較小,06年開始,工業(yè)機器視覺應(yīng)用的客戶群開始擴大到印刷、食品等檢測領(lǐng)域,2011年市場開始高速增長,隨著人工成本的增加和制造業(yè)的升級需求,加上計算機視覺技術(shù)的快速發(fā)展,越來越多機器視覺方案滲透到各領(lǐng)域,缺陷檢測功能,是機器視覺應(yīng)用得多的功能之一,主要檢測產(chǎn)品表面的各種信息。

除光電傳感器外,AOI圖像采集過程中照明系統(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,而長壽命高效率則可以提高設(shè)備的穩(wěn)定性,降低工作負荷。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(shè)備中較常用的紅綠藍LED光源。相關(guān)值大于或等于臨界相關(guān)值的為正常圖像,為異常圖像本社導入的AOI設(shè)備采用歸一化的彩色相關(guān)算法。

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    AOI(automaticallyopticalinspection)是光學自動檢測,顧名思義是通過光學系統(tǒng)成像實現(xiàn)自動檢測的一種手段,是眾多自動圖像傳感檢測技術(shù)中的一種檢測技術(shù),中心技術(shù)點如何獲得準確且高質(zhì)量的光學圖像并加工處理。AOI檢測技術(shù)應(yīng)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。AOI檢測的比較大優(yōu)點是節(jié)省人力,降低成本,提高生產(chǎn)效率,統(tǒng)一檢測標準和排除人為因素干擾,保證了檢測結(jié)果的穩(wěn)定性,可重復性和準確性,及時發(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)展進步的現(xiàn)在,AOI檢測不僅只是一部檢測設(shè)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,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,可以預期未來AOI檢測技術(shù)將在半導體與電子電路檢測中將會發(fā)揮越來越重要的作用。 AOI檢測儀可以進行多維度檢測監(jiān)督產(chǎn)品性能,即便是有普通的劃痕等也可以通過這種智能化技術(shù)進行檢測。河南新一代AOI

AOI檢測儀優(yōu)點是圖像的還原性較好,打光角度容易調(diào)易得到較清晰的圖像,相比線陣相機誤判率較低。湖南AOI設(shè)備

一是分類,即可以將產(chǎn)品分為合格和不合格,這是深度學習很重要的一個應(yīng)用;二是定位,即幫助使用者定位物體的位置和數(shù)量;三是分割,即可以找到缺陷的輪廓,基于缺陷的輪廓和大小,對產(chǎn)品進行更精細的判別。通過深度學習算法,軟件可以自動學習瑕疵的特征,使得無規(guī)律圖像的分析變得可能;在精確度方面,可通過深度學習算法和制造業(yè)特有的數(shù)據(jù)提高檢測的精確度;雖然深度學習在很多方面具有優(yōu)勢,不過也并不是所有任務(wù)都適用。深度學習對瑕疵分類更有優(yōu)勢。湖南AOI設(shè)備

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