山東aivsAOI外觀檢測

  隨著電子技術、圖像傳感技術和計算機技術的快速發(fā)展，AOI（自動光學）檢測技術以其自動化、非接觸、速度快、精度高、穩(wěn)定性高等優(yōu)點，成為表面缺陷檢測的重要手段，補足智能化生產線上的品質把控關。AOI是興趣面，可以較好體現范圍，也就是說邊界更加明晰，AOI其實屬性之一就是POI，采用UID標記。AOI就是有邊界的POI，那么我們就可以根據POI獲取AOI來驗證數據的準確性。特別是研究街道尺度的，加上POI和AOI數據，對城市功能分區(qū)，城市熱環(huán)境、城市灰綠地等等都非常有用。AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。山東aivsAOI外觀檢測

    圖像采集階段（光學掃描和數據收集）AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉化攝影系統(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，光能轉化產生電荷，轉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化為數字灰階0-255值，灰階值反映了物體反射光的強弱，進而實現識別不同被檢測物體的目的。 江蘇插件AOI銷售人認識物體是通過光線反射回來的量進行判斷，反射量多為亮，反射量少為暗。AOI與人判斷原理相同。

    本系統(tǒng)采用的卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學習（deeplearning）的表示算法之一。卷積神經網絡仿造生物的視知覺（visualperception）機制構建，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，卷積神經網絡在學習數據充足時有穩(wěn)定的表現。針對本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問題，卷積神經網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。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、根據底板顏色可以自由選擇器件框顏色；3、可依據客戶需求，自由定義器件中文名；4、不良器件圖靜態(tài)顯示。

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    AOI檢測基本原理與設備構成：AOI檢測原理是采用攝像技術將被檢測物體的反射光強以定量化的灰階值輸出，通過與標準圖像的灰階值進行比較，分析判定缺陷并進行分類的過程。與人工檢查做一個形象的比喻，AOI采用的普通LED或特殊光源相當于人工檢查時的自然光，AOI采用的光學傳感器和光學透鏡相當于人眼，AOI的圖像處理與分析系統(tǒng)就相當于人腦，即“看”與“判”兩個環(huán)節(jié)。因此，AOI檢測的工作邏輯可以簡單地分為圖像采集階段（光學掃描和數據收集），數據處理階段（數據分類與轉換），圖像分析段（特征提取與模板比對）和缺陷報告階段四個階段（缺陷大小類型分類等）。為了支持和實現AOI檢測的上述四個功能，AOI設備的硬件系統(tǒng)也就包括工作平臺，成像系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)四個部分，是一個集成了機械，自動化，光學和軟件等多學科的自動化設備。 一般都將離線AOI檢測設備設置在生產線的中段，在這個位置，設備可以產生的過程控制信息。江蘇aivsAOI光學檢測

取而代之的是自動檢測技術，其在生產中承擔著重要的角色。對于裝配過程中錯誤的前期查找、消除起關鍵作用。山東aivsAOI外觀檢測

當前電子產品日漸向著小型化趨勢發(fā)展，對產品元器件的微型化要求也越來越高，微型器件的組裝和檢測難以只通過人工完成，由此產生越來越多的自動檢測設備需求。與此同時，自動檢測設備還能夠健身制造成本、提升產品質量，AOI檢測設備代替人工的進程發(fā)展較快。在此背景下，中國自動光學檢測行業(yè)逐步發(fā)展起來。從AOI檢測設備來看，目前AOI檢測設備是SMT加工廠必備的設備，平均一條SMT生產線至少需要2-3臺AOI檢測設備，但我國AOI檢測設備的滲透率較低，只為50%左右。山東aivsAOI外觀檢測

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