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易用性:1、無(wú)需設(shè)置參數(shù);上手快;2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序,自動(dòng)框圖比例高,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%+);3、根據(jù)客戶需要,支持自定義器件名稱;4、支持快速更改工單號(hào);5、支持批量復(fù)制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作多重智能算法檢測(cè):1、智能識(shí)別鋁電容頂部字符;2、智能識(shí)別黑灰電容字符;3、智能識(shí)別黑電感字符或方向;4、智能識(shí)別電池座方向;5、小鐵片檢測(cè);6、智能識(shí)別聚丙烯電容字符;7、電線檢測(cè);8、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測(cè);9、智能識(shí)別變壓器字符;10、智能識(shí)別蜂鳴器方向;11、智能識(shí)別晶振字符;12、智能識(shí)別東倒西歪的電容極性。13、三極管方向檢測(cè);14、橋堆方向檢測(cè)若干個(gè)光電轉(zhuǎn)化器以行列的方式進(jìn)行排列形成矩陣就構(gòu)成了圖像傳感器。江蘇遠(yuǎn)程操控AOI外觀檢測(cè)
AOI檢測(cè)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生的背景是電子元件集成度與精細(xì)化程度高,檢測(cè)速度與效率更高,檢測(cè)零缺陷的發(fā)展需求。AOI檢測(cè)的比較大的優(yōu)點(diǎn)是節(jié)省人力,降低成本,提高生產(chǎn)效率,統(tǒng)一檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和排除人為因素干擾,保證了檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性,可重復(fù)性和準(zhǔn)確性,及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的不良,確保出貨質(zhì)量。在人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)發(fā)展進(jìn)步中,AOI檢測(cè)不僅是一部檢測(cè)設(shè)備,對(duì)大量不良結(jié)果進(jìn)行分類和統(tǒng)計(jì),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(yù)期未來(lái)AOI檢測(cè)技術(shù)將在半導(dǎo)體與電子電路檢測(cè)中將會(huì)發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。山東智能AOI供應(yīng)用計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)代替人腦執(zhí)行數(shù)據(jù)處理,讓AOI檢測(cè)系統(tǒng)可以取產(chǎn)制造中的人工目檢環(huán)節(jié)。
愛為視智能科技有限公司AOI特色檢測(cè)功能:1、智能識(shí)別鋁電容頂部字符;智能識(shí)別黑電感字符或方向;3、小鐵片檢測(cè);4、電線檢測(cè);5、智能識(shí)別變壓器字符;6、智能識(shí)別晶振字符;7、智能識(shí)別黑灰電容字符;8、智能識(shí)別電池座方向;9、智能識(shí)別聚丙烯電容字符;10、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測(cè);11、智能識(shí)別蜂鳴器方向;12、智能識(shí)別東倒西歪的電容極性;我司新一代AI視覺檢測(cè)系統(tǒng), 為客戶提供更具前沿優(yōu)勢(shì)的PCBA插件檢測(cè)解決方案,真正實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)在插件檢測(cè)領(lǐng)域的落地應(yīng)用,助力客戶實(shí)現(xiàn)品質(zhì)到價(jià)值的連接,關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)有:軟件復(fù)制建模;無(wú)需設(shè)置參數(shù);無(wú)需專業(yè)操作人員;支持局部檢測(cè);
AOI檢測(cè)原理:通過攝像技術(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)行分類的過程。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),在整個(gè)AOI檢測(cè)中,其工作邏輯可以簡(jiǎn)單地分為:Step1:圖像采集階段(光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集);Step2:數(shù)據(jù)處理階段(數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換);Step3:圖像分析段(特征提取與模板比對(duì));Step4:缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段(缺陷大小類型分類等)。在整個(gè)AOI系統(tǒng)運(yùn)作中,所有的判定基礎(chǔ)都是基于攝影得到的圖像,因?yàn)閿z影得到的圖像被用于與系統(tǒng)中的模板做對(duì)比,所以獲取圖像信息的精確性對(duì)于檢測(cè)結(jié)果非常重要!若圖像采集器看不清楚或看不到被檢測(cè)物體的特征點(diǎn),那么也就無(wú)法談到準(zhǔn)確的檢出。 AOI檢測(cè)儀A系統(tǒng)多采用黑白相機(jī)成像,提高成像分辨能力,還要考慮圖像運(yùn)動(dòng)過程拍攝圖片模糊帶來(lái)的不利影響。
在現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中,連續(xù)大批量生產(chǎn)中每一個(gè)制作過程都是有一定的次品率的,單獨(dú)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(jīng)過完整制程后再次去剔除次品,成本會(huì)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(cè)試才被發(fā)現(xiàn),那么返修的成本將會(huì)是原成本的100倍以上),因此及時(shí)檢測(cè)以及次品剔除對(duì)質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的,也是制造業(yè)進(jìn)一步升級(jí)的重要基石。經(jīng)過波峰焊后,焊點(diǎn)所有的參數(shù)會(huì)有很大的變化,這主要是由于焊爐內(nèi)錫的老化導(dǎo)致焊盤反射特性從光亮到灰暗。福建插件AOI銷售
一般都將離線AOI檢測(cè)設(shè)備設(shè)置在生產(chǎn)線的中段,在這個(gè)位置,設(shè)備可以產(chǎn)生的過程控制信息。江蘇遠(yuǎn)程操控AOI外觀檢測(cè)
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(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(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(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)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(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。 江蘇遠(yuǎn)程操控AOI外觀檢測(cè)
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