江西爐前AOI供應

來源: 發(fā)布時間:2022-05-16

  AOI檢測技術應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檢測的比較大的優(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。在人工智能技術與大數(shù)據(jù)發(fā)展進步中,AOI檢測不僅是一部檢測設備,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。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技術成為表面缺陷檢測的重要手段。江西爐前AOI供應

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    光源:八側(cè)面多角度高亮條形光源相機:標配2000萬CCD全彩工業(yè)面陣相機(可選配1200萬/2500萬/2900萬)FOV:400*300mm可檢PCBA尺寸:寬度400mm,長度不限;可選配寬度750mm,長度不限CPU:inteli59600KF;GPU:NVIDIA獨立顯卡顯存:8G/6G內(nèi)存/硬盤存儲:16GDDR4/2T操作系統(tǒng)::22寸/,率先對AOI進行變革。采用深度學習算法,解決AOI編程復雜、誤報多的行業(yè)痛點,為客戶提供智能的插件檢測方案。公司團隊深耕計算機視覺領域、圖形、圖像領域16余年,擁有20年行業(yè)背景。合作客戶覆蓋工控、電源、電力、家電、汽車電子、醫(yī)療電子、消費電子等多個行業(yè)。在長期的經(jīng)營活動中以高效的服務贏得廣大客戶的信賴及推介.。 江西插件AOI檢測設備AOI是全自動化,可以持續(xù)不斷地對同一件事物進行觀察而不會感到疲勞,這對于效率的提升而言是十分重要的。

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AOI(AutomatedOpticalInspection)的中文全稱是自動光學檢測,是基于光學原理來對焊接生產(chǎn)中遇到的常見缺陷進行檢測的設備。AOI是新興的一種新型測試技術,當自動檢測時,機器通過攝像頭自動掃描PCB,采集圖像,測試的焊點與數(shù)據(jù)庫中的合格的參數(shù)進行比較,經(jīng)過圖像處理,檢查出PCB上缺陷,并通過顯示器或自動標志把缺陷顯示/標志出來,供維修人員修整。-AOIsystem自動化光學檢測系統(tǒng),以機械視覺檢測技術為基礎,利用攝影機或其他類型的光電感測器取代人眼獲取待測物體的圖像或者信息進行產(chǎn)品的檢查,利用電腦編程演算法取代人腦進行影像處理、分析以及質(zhì)量檢定,利用機械取代人力進行產(chǎn)品搬運,大幅提高檢測的速度與精確度。AOI具有全自動化、可靠度高、穩(wěn)定度高、可量化以及可整合等優(yōu)點,但是需要明確的是,與任何大規(guī)模量產(chǎn)的生產(chǎn)方式相同,任何微小的錯誤都會被巨大的數(shù)量基數(shù)放大很多倍,因此通常都是高度成熟、高度自動化的制造業(yè)才會引入AOI量測技術。?

本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Networks, 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)(Feedforward Neural Networks),是深度學習(deep learning)的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺(visual perception)機制構(gòu)建,可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習。作為圖像識別領域的算法之一,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在學習數(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傳統(tǒng)的同類檢測設備對于一些微小結(jié)構(gòu)檢測和細微的損傷檢測難以做到面面俱到。

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    AOI檢測原理:通過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。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),在整個AOI檢測中,其工作邏輯可以簡單地分為:Step1:圖像采集階段(光學掃描和數(shù)據(jù)收集);Step2:數(shù)據(jù)處理階段(數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換);Step3:圖像分析段(特征提取與模板比對);Step4:缺陷報告階段四個階段(缺陷大小類型分類等)。在整個AOI系統(tǒng)運作中,所有的判定基礎都是基于攝影得到的圖像,因為攝影得到的圖像被用于與系統(tǒng)中的模板做對比,所以獲取圖像信息的精確性對于檢測結(jié)果非常重要!若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。 在線AOI光學檢測能夠針對廠家的多個參數(shù)進行檢測,基本上產(chǎn)品的所有需要檢測的部位,并且檢測出更加準確。安徽智能AOI升級換代

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。江西爐前AOI供應

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。可見波長光源也就是一般現(xiàn)代工業(yè)AOI檢測設備中較常用的紅綠藍LED光源。特殊波長光源一般是指紅外或紫外波長光源,一些特殊材料在可見光范圍內(nèi)吸收差別不大,灰階變化不明顯時可以考慮采用特殊波長光源,比如說利用紫外光能量高可以激發(fā)熒光材料的原理,檢測具有熒光發(fā)光特性物質(zhì)微殘留時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應關系的原理,紅外光源對不具有發(fā)光性質(zhì)的有機化合物殘留缺陷檢出就有很大的作用,甚至可以實現(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,利用光學干涉原理的白光干涉(whitelightinterferometry)在特定缺陷檢測中的得到了應用,例如通過相干光的干涉圖案計算出對應的相位差和光程差,可以測量出被測物體與參考物體之間的差異,且分辨率與精度為可以達到亞波長。江西爐前AOI供應

深圳愛為視智能科技有限公司是一家智能化設備設計、研發(fā)、制造、銷售、服務;科學研究和技術服務;計算機軟件、信息系統(tǒng)軟件的開發(fā)、銷售、服務;信息系統(tǒng)設計、集成、運行維護、信息技術咨詢、集成電路設計、研發(fā)、銷售、服務;電子、通信與自動控制技術研究;計算機科學技術研究;企業(yè)管理咨詢(不限制項目);儀器儀表、測量設備;信息傳輸、軟件和信息技術服務;商業(yè)信息咨詢;從事電子商務(依法需經(jīng)批準的項目,經(jīng)相關部門批準后方可開展經(jīng)營活動);投資興辦實業(yè)(具體項目)另行申報;投資咨詢(不含限制項目)。許可經(jīng)營項目:集成電路制造;電子設備工程安裝;電子自動化工程安裝;監(jiān)控系統(tǒng)安裝;智能化系統(tǒng)安裝的公司,致力于發(fā)展為創(chuàng)新務實、誠實可信的企業(yè)。公司自創(chuàng)立以來,投身于智能視覺檢測設備,是機械及行業(yè)設備的主力軍。愛為視始終以本分踏實的精神和必勝的信念,影響并帶動團隊取得成功。愛為視始終關注自身,在風云變化的時代,對自身的建設毫不懈怠,高度的專注與執(zhí)著使愛為視在行業(yè)的從容而自信。

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