浙江智能AOI研發(fā)

多重智能算法檢測：1、智能識別鋁電容頂部字符；2、智能識別黑灰電容字符；3、智能識別黑電感字符或方向；4、智能識別電池座方向；5、小鐵片檢測；6、智能識別聚丙烯電容字符；7、電線檢測；8、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測；9、智能識別變壓器字符；10、智能識別蜂鳴器方向；11、智能識別晶振字符；12、智能識別東倒西歪的電容極性。13、三極管方向檢測；14、橋堆方向檢測支持客戶離線編程、客戶遠程調控、遠程調試1、支持系統(tǒng)學習訓練，學習越多效果越好；2、支持本地學習。以目前AOI（自動光學檢測）技術在PCB行業(yè)滲透率較高，復雜化趨勢以及制造行業(yè)整體對智能化變革的需求。浙江智能AOI研發(fā)

當前電子產(chǎn)品日漸向著小型化趨勢發(fā)展，對產(chǎn)品元器件的微型化要求也越來越高，微型器件的組裝和檢測難以只通過人工完成，由此產(chǎn)生越來越多的自動檢測設備需求。與此同時，自動檢測設備還能夠健身制造成本、提升產(chǎn)品質量，AOI檢測設備代替人工的進程發(fā)展較快。在此背景下，中國自動光學檢測行業(yè)逐步發(fā)展起來。從AOI檢測設備來看，目前AOI檢測設備是SMT加工廠必備的設備，平均一條SMT生產(chǎn)線至少需要2-3臺AOI檢測設備，但我國AOI檢測設備的滲透率較低，只為50%左右。廣東遠程操控AOI生產(chǎn)AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。

除光電傳感器外，AOI圖像采集過程中照明系統(tǒng)也非常重要，選擇比較好光源目的是保證被檢測物體的特征區(qū)別于其他背景，涉及到光源的光譜特性，光源顏色的色溫特性。高效率長壽命，高亮度且均勻的光源是必須考慮的參數(shù)，高亮度均勻性好的光源可以提高信噪比，而長壽命高效率則可以提高設備的穩(wěn)定性，降低工作負荷。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?？梢姴ㄩL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。

    網(wǎng)絡：千兆網(wǎng)卡結構簡約，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流過快速給出結果On-linesensorlessdetection,PCBAflowthroughthefastgivesresults寬度與高度可調，適應性強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（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學習（deeplearning）的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺（visualperception）機制構建，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中心算法之一，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。 AOI檢測不僅是一部檢測設備，對大量不良結果進行分類和統(tǒng)計，可以發(fā)現(xiàn)不良發(fā)生的原因。

AOI檢測原理是采用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。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備。在線AOI光學檢測是一種連接網(wǎng)絡來對產(chǎn)品進行檢測的一種方式，這種檢測模式解決需要將產(chǎn)品進行送檢的麻煩。不需要設置參數(shù)的AOI銷售

人認識物體是通過光線反射回來的量進行判斷，反射量多為亮，反射量少為暗。AOI與人判斷原理相同。浙江智能AOI研發(fā)

    圖像采集階段（光學掃描和數(shù)據(jù)收集）AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉化攝影系統(tǒng)，照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分。因為攝影得到的圖像被用于與模板做對比，所以獲取的圖像信息準確性對于檢測結果非常重要，可以想象一下，如果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。下面我們對光電轉化攝影系統(tǒng)，照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分逐一分析介紹。首先，光電轉化攝影系統(tǒng)指的是光電二極管器件和與之搭配的成像系統(tǒng)。是獲得圖像的”眼睛”,原理都是光電二極管接受到被檢測物體反射的光線，光能轉化產(chǎn)生電荷，轉化后的電荷被光電傳感器中的電子元件收集，傳輸形成電壓模擬信號。二極管吸收光線強度不同時生成的模擬電壓大小不同，依次輸出模擬電壓值被轉化為數(shù)字灰階0-255值，灰階值反映了物體反射光的強弱，進而實現(xiàn)識別不同被檢測物體的目的。 浙江智能AOI研發(fā)

深圳愛為視智能科技有限公司致力于機械及行業(yè)設備，以科技創(chuàng)新實現(xiàn)***管理的追求。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。愛為視繼續(xù)堅定不移地走高質量發(fā)展道路，既要實現(xiàn)基本面穩(wěn)定增長，又要聚焦關鍵領域，實現(xiàn)轉型再突破。愛為視創(chuàng)始人劉曉輝，始終關注客戶，創(chuàng)新科技，竭誠為客戶提供良好的服務。