浙江遠(yuǎn)程操控AOI升級(jí)換代

    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、電池座方向識(shí)別、小鐵片檢測(cè)、聚丙烯電容字符識(shí)別、電線檢測(cè)、變壓器字符識(shí)別、晶振字符識(shí)別、螺紋/光頭射頻頭檢測(cè)、蜂鳴器方向檢測(cè)、東倒西歪的電容極性識(shí)別）本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類(lèi)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(lèi)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(lèi)器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。 傳統(tǒng)的同類(lèi)檢測(cè)設(shè)備對(duì)于一些微小結(jié)構(gòu)檢測(cè)和細(xì)微的損傷檢測(cè)難以做到面面俱到。浙江遠(yuǎn)程操控AOI升級(jí)換代

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(lèi)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。安徽新一代智能AOI研發(fā)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，分析判定缺陷并進(jìn)行分類(lèi)的過(guò)程。

    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(lèi)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(lèi)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(lèi)型分類(lèi)等）。為了支持和實(shí)現(xiàn)AOI檢測(cè)的上述四個(gè)功能，AOI設(shè)備的硬件系統(tǒng)也就包括工作平臺(tái)，成像系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)四個(gè)部分，是一個(gè)集成了機(jī)械，自動(dòng)化，光學(xué)和軟件等多學(xué)科的自動(dòng)化設(shè)備。

    本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類(lèi)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(lèi)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(lèi)器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。畫(huà)面顯示：1、主圖畫(huà)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(lèi)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。 自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)機(jī)的速度是人類(lèi)所不能奇跡的，較寬的光譜響應(yīng)范圍使得其可以實(shí)現(xiàn)人眼所不能看到的紅外測(cè)量。

照明光源按照波長(zhǎng)分類(lèi)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)。取而代之的是自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)，其在生產(chǎn)中承擔(dān)著重要的角色。對(duì)于裝配過(guò)程中錯(cuò)誤的前期查找、消除起關(guān)鍵作用。福建不需要設(shè)置參數(shù)的AOI生產(chǎn)

采用高分辨率工業(yè)相機(jī)和智能圖像分析，檢測(cè)電子電路板上插件元器件多、錯(cuò)、漏、反等缺陷。浙江遠(yuǎn)程操控AOI升級(jí)換代

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(lèi)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(lèi)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(lèi)器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。浙江遠(yuǎn)程操控AOI升級(jí)換代

深圳愛(ài)為視智能科技有限公司位于西麗街道曙光社區(qū)中山園路1001號(hào)TCL科學(xué)園區(qū)E3棟201之218。愛(ài)為視致力于為客戶提供良好的智能視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備，一切以用戶需求為中心，深受廣大客戶的歡迎。公司將不斷增強(qiáng)企業(yè)重點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力，努力學(xué)習(xí)行業(yè)知識(shí)，遵守行業(yè)規(guī)范，植根于機(jī)械及行業(yè)設(shè)備行業(yè)的發(fā)展。愛(ài)為視立足于全國(guó)市場(chǎng)，依托強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力，融合前沿的技術(shù)理念，飛快響應(yīng)客戶的變化需求。