山東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI檢測(cè)設(shè)備

在現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，連續(xù)大批量生產(chǎn)中每一個(gè)制作過(guò)程都是有一定的次品率的，單獨(dú)去看雖然比率很小，但是相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的重要瓶頸，并且在經(jīng)過(guò)完整制程后再次去剔除次品，成本會(huì)高很多（例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問(wèn)題直到芯片貼裝后的在線測(cè)試才被發(fā)現(xiàn)，那么返修的成本將會(huì)是原成本的100倍以上），因此及時(shí)檢測(cè)以及次品剔除對(duì)質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進(jìn)一步升級(jí)的重要基石。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。山東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI檢測(cè)設(shè)備

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（whitelightinterferometry）在特定缺陷檢測(cè)中的得到了應(yīng)用，例如通過(guò)相干光的干涉圖案計(jì)算出對(duì)應(yīng)的相位差和光程差，可以測(cè)量出被測(cè)物體與參考物體之間的差異，且分辨率與精度為可以達(dá)到亞波長(zhǎng)。江蘇爐前AOI檢測(cè)在價(jià)格適中的AOI檢測(cè)儀系統(tǒng)中，被測(cè)物體的支撐方式、精密傳輸與定位裝置也必須精心設(shè)計(jì)。

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，如金屬外觀不良檢測(cè)、印刷電路板缺陷檢測(cè)等。AI視覺(jué)為人類解放生產(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。

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CCD芯片，因光暈和拖尾等過(guò)度曝光而產(chǎn)生的非自然現(xiàn)象的發(fā)生頻率要低得多，價(jià)格和功耗比CCD光電轉(zhuǎn)化器也低，但其缺點(diǎn)是半導(dǎo)體工藝制作的像素單元缺陷多，靈敏度會(huì)有一些問(wèn)題，同時(shí)，為每個(gè)像素電子電路提供所需的額外空間不會(huì)作為光敏區(qū)域。芯片表面上的光敏區(qū)域部分（定義為填充因子）小于CCD芯片。從理論上講，這個(gè)原因?qū)е驴梢允占膱D像信息光子數(shù)會(huì)有所減少，所以，CMOS光電轉(zhuǎn)化元件一般需要搭配高亮度光源，噪音也比較大。以目前AOI（自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)）技術(shù)在PCB行業(yè)滲透率較高，復(fù)雜化趨勢(shì)以及制造行業(yè)整體對(duì)智能化變革的需求。

  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（自動(dòng)光學(xué)）檢測(cè)技術(shù)以其自動(dòng)化、非接觸、速度快、精度高、穩(wěn)定性高等優(yōu)點(diǎn)，成為表面缺陷檢測(cè)的重要手段，補(bǔ)足智能化生產(chǎn)線上的品質(zhì)把控關(guān)。AOI是興趣面，可以較好體現(xiàn)范圍，也就是說(shuō)邊界更加明晰，AOI其實(shí)屬性之一就是POI，采用UID標(biāo)記。AOI就是有邊界的POI，那么我們就可以根據(jù)POI獲取AOI來(lái)驗(yàn)證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。特別是研究街道尺度的，加上POI和AOI數(shù)據(jù)，對(duì)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。一臺(tái)機(jī)器視覺(jué)設(shè)備通?？梢园喾N配置以及多種原理、算法，取決與對(duì)設(shè)備功能的需求及結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的復(fù)雜程度。廣東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI升級(jí)換代

AOI檢測(cè)的比較大優(yōu)點(diǎn)是節(jié)省人力， 保證了檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性，可重復(fù)性，及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的不良，確保出貨質(zhì)量。山東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI檢測(cè)設(shè)備

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。山東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI檢測(cè)設(shè)備

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