湖南新一代智能AOI檢測

來源: 發(fā)布時間:2022-01-25

愛為視(Aivs)新一代智能AOI,它能減少檢查的誤報,保證檢測程序無缺陷。它可以檢查儲存起來的有缺陷的樣品,在優(yōu)化階段,在這方面花時間的原因是為了不讓任何缺陷溜過去。所有已知的缺陷都必須檢查,同時要把允許出現(xiàn)的誤報數(shù)量做到盡可能減少。在針對減少誤報而對任何程序進行調(diào)整時,要檢查一下,看看以前檢查出來的真正缺陷,是否得到維修站的證實。通過一系列的核實,保障檢查程序的質(zhì)量,用于專門的制造和核查,同時對誤報進行追蹤?;趫D像檢查的基本原理是:每個具有明顯對比度的圖像都是可以被檢查的。湖南新一代智能AOI檢測

湖南新一代智能AOI檢測,AOI

AOI檢測原理是采用攝像技術(shù)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(shù)據(jù)收集),數(shù)據(jù)處理階段(數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)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(xiàn)AOI檢測的上述四個功能,AOI設(shè)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(shè)備。福建插件AOI系統(tǒng)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。

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愛為視智能科技有限公司AOI特色檢測功能:1、智能識別鋁電容頂部字符;智能識別黑電感字符或方向;3、小鐵片檢測;4、電線檢測;5、智能識別變壓器字符;6、智能識別晶振字符;7、智能識別黑灰電容字符;8、智能識別電池座方向;9、智能識別聚丙烯電容字符;10、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測;11、智能識別蜂鳴器方向;12、智能識別東倒西歪的電容極性;我司新一代AI視覺檢測系統(tǒng), 為客戶提供更具前沿優(yōu)勢的PCBA插件檢測解決方案,真正實現(xiàn)AI技術(shù)在插件檢測領(lǐng)域的落地應(yīng)用,助力客戶實現(xiàn)品質(zhì)到價值的連接,關(guān)鍵優(yōu)勢有:軟件復制建模;無需設(shè)置參數(shù);無需專業(yè)操作人員;支持局部檢測;

    AOI圖像采集的然后一個關(guān)鍵步驟是控制系統(tǒng),光電傳感器的FOV(視窗)有限,物體高速運動中準確地抓拍到清晰的圖像,軟硬件協(xié)調(diào)動作非常重要,如下圖所示,當圖像傳感器與機臺移動速度不匹配時造成圖像的拉伸,收縮等變形,所以,載物移動平臺XY方向移動與圖像采集光電傳感器的同步移動影響到數(shù)據(jù)的準確,要在固定光照,等間距下拍攝一幅清晰的圖像,高精度的導軌,電機和運動控制程序是非常必要的。數(shù)據(jù)處理階段(數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換)數(shù)據(jù)處理階段是圖像的預處理階段,是采集圖像的加工處理過程,為圖像比對提供準確可靠的圖片信息,主要包含了背景噪音減少,圖像增強和銳化等過程。圖像背景噪音減小一般為圖像的低通濾波平滑法,圖像增強和銳化則是提高被檢測特征的對比度,突出圖像中需要關(guān)注的特征,忽略不需要關(guān)注的部分,方法是圖像二值化處理,經(jīng)過二值化處理的圖像數(shù)據(jù)量明顯減少,能凸顯出需要關(guān)注的輪廓。 AOI檢測原理是采用攝像技術(shù)將被檢測物體的反射光強以定量化的灰階值輸出,分析判定缺陷并進行分類的過程。

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本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(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(luò)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(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愛為視新一代智能插件AOI,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、先進深度學習模型,計算機視覺、圖形圖像處理等技術(shù)。廣東AOI檢測設(shè)備

光電轉(zhuǎn)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)。湖南新一代智能AOI檢測

    網(wǎng)絡(luò):千兆網(wǎng)卡結(jié)構(gòu)簡約,便于快速安裝Simplestructureeasytoinstallquickly落地式安裝,無需改動流水線Floormounted,noneedtochangetheassemblyline在線無感檢測,PCBA流過快速給出結(jié)果On-linesensorlessdetection,PCBAflowthroughthefastgivesresults寬度與高度可調(diào),適應(yīng)性強Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色檢測項目(黑電感字符檢測、器件與底板同色的器件檢測、鋁電容頂部字符識別、黑灰電容字符識別、電池座方向識別、小鐵片檢測、聚丙烯電容字符識別、電線檢測、變壓器字符識別、晶振字符識別、螺紋/光頭射頻頭檢測、蜂鳴器方向檢測、東倒西歪的電容極性識別)本系統(tǒng)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)(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)域的中心算法之一,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。 湖南新一代智能AOI檢測

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