湖北爐前AOI升級換代

來源: 發(fā)布時間:2022-01-29

模板匹配就是先設定已知模板,已知模板是AOI檢測中沒有缺陷的實物影像或較小重復單元影像,通常情況下PCBAOI檢測中以實物影像為已知模板,FPD AOI檢測中則是較小重復單元。將采集到的圖像與模板影像進行重合比對,然后平移到下一個單元進行同樣比對,出現灰階有差異的部分就被懷疑為缺陷,這里我們給灰階差異設定一個閾值,當灰階差超過設定閾值后,就被判定為真正的缺陷。從細節(jié)上講,閾值的設定過于嚴格出現誤判的概率就會增加,而閾值設定過于寬松漏檢出的概率就會增加,因此,被檢測物體的特征提取可以提高比對的對位精度,進而對檢測結果起到了決定性的作用。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。湖北爐前AOI升級換代

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    AOI圖像采集的然后一個關鍵步驟是控制系統(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,軟硬件協調動作非常重要,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據的準確,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。數據處理階段(數據分類與轉換)數據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,突出圖像中需要關注的特征,忽略不需要關注的部分,方法是圖像二值化處理,經過二值化處理的圖像數據量明顯減少,能凸顯出需要關注的輪廓。 上海aivsAOIAOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。

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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(光學掃描和數據收集);Step2:數據處理階段(數據分類與轉換);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。

程序制作靈活性:1、無需設置參數;2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序,且支持持續(xù)補充學習,學習后自動建模比例更高(80%+);---自動框圖器件種類多(60+),比例高。3、支持中文、英文、中英文混合輸入;4、批量復制、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,已做好的模板可長久正常使用易用性:1、無需設置參數;上手快;2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序,自動框圖比例高,支持持續(xù)補充學習,學習后自動建模比例更高(80%+);3、根據客戶需要,支持自定義器件名稱;4、支持快速更改工單號;5、支持批量復制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作基于圖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。

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    光源:八側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)。在長期的經營活動中以高效的服務贏得廣大客戶的信賴及推介.。 AOI檢測的比較大優(yōu)點是節(jié)省人力, 保證了檢測結果的穩(wěn)定性,可重復性,及時發(fā)現產品的不良,確保出貨質量。湖北新一代智能AOI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。湖北爐前AOI升級換代

在現代工業(yè)自動化生產中,連續(xù)大批量生產中每一個制作過程都是有一定的次品率的,單獨去看雖然比率很小,但是相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的重要瓶頸,并且在經過完整制程后再次去剔除次品,成本會高很多(例如,如果錫膏印刷工序存在定位偏差,且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發(fā)現,那么返修的成本將會是原成本的100倍以上),因此及時檢測以及次品剔除對質量控制和成本控制是非常重要的,也是制造業(yè)進一步升級的重要基石。湖北爐前AOI升級換代

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