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AOI（automaticallyopticalinspection）是光學自動檢測，顧名思義是通過光學系統(tǒng)成像實現(xiàn)自動檢測的一種手段，是眾多自動圖像傳感檢測技術中的一種檢測技術，中心技術點如何獲得準確且高質(zhì)量的光學圖像并加工處理。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)展進步的，AOI檢測不僅只是一部檢測設備，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。若干個光電轉(zhuǎn)化器以行列的方式進行排列形成矩陣就構(gòu)成了圖像傳感器。上海離線AOI銷售

如果把AI視覺比作一個個體，那么深度學習便成為這一個體中重要的機體之一，許多功能的存在直接來源且依賴于它。直觀點說，深度學習算法成功運用于計算機視覺的實例如人臉識別、圖像**、物體檢測與追蹤等。人工檢測在早期的工業(yè)質(zhì)檢中占有一定的優(yōu)勢，但隨著生產(chǎn)科技的不端更新進步，制造環(huán)節(jié)對于檢驗水平的要求也越來越高，顯然人工檢查已無法滿足，檢測程度越來越復雜化和精密化使得機器視覺迫切需要被應用其中來承擔、平衡生產(chǎn)的強度及壓力。上海爐前AOI系統(tǒng)PCBA插件爐前缺陷檢測。

AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過1200或2000萬高分辨率的工業(yè)相機，從電子電路板頂面拍照，通過AI人工技術，深度學習算法、智能圖像分析，檢測電子電路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、錯件、浮高、OCV(文字識別）、可支持測試色環(huán)電阻錯料。本插件AOI設備可應用于波峰焊爐前或爐后，應用在爐后時，可自動檢測板卡的旋轉(zhuǎn)角度，保證元件的檢測正確性和穩(wěn)定性。AIVS-D系列在線PCBA插件AOI采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（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)絡（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(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。

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    AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。因AOI檢測主要應用于PCB、半導體及FPD等電子元器件生產(chǎn)過程中的檢測環(huán)節(jié)，幾乎每一個電子元器件都需要進行瑕疵檢測，因此這些電子元器件的產(chǎn)量與AOI檢測的應用結(jié)構(gòu)息息相關。因此，AOI檢測行業(yè)應用需求結(jié)構(gòu)主要通過PCB、半導體和FPD的產(chǎn)量比例來進行測算得到。經(jīng)初步測算，PCB是目前我國主要的AOI應用領域，大概占AOI檢測總規(guī)模的。對于產(chǎn)品檢測來說，利用AOI技術能夠有效提升產(chǎn)品檢測分析的準確性和完整性。隨著電子制造產(chǎn)業(yè)鏈的進一步整合，檢測市場將不斷擴容，AOI技術在終端應用將持續(xù)得到突破，應用領域拓展將為AOI檢測服務和設備的需求增長增添動力，市場規(guī)模存在較大成長空間。 AOI是近幾年才興起的一種新型測試技術，但發(fā)展迅速很多廠家都推出了AOI測試設備。浙江離線編程AOI系統(tǒng)

人工檢測（人工目檢）。上海離線AOI銷售

    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(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。畫面顯示：1、主圖畫面都有顯示器件框，便于觀察器件是否被識別；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、無需設置參數(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。 上海離線AOI銷售

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