山東遠(yuǎn)程操控AOI檢測(cè)設(shè)備

    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(wèn)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(guò)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。 基于圖像檢查的基本原理是:每個(gè)具有明顯對(duì)比度的圖像都是可以被檢查的。山東遠(yuǎn)程操控AOI檢測(cè)設(shè)備

    AOI圖像采集的然后一個(gè)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(yùn)動(dòng)中準(zhǔn)確地抓拍到清晰的圖像，軟硬件協(xié)調(diào)動(dòng)作非常重要，如下圖所示，當(dāng)圖像傳感器與機(jī)臺(tái)移動(dòng)速度不匹配時(shí)造成圖像的拉伸，收縮等變形，所以，載物移動(dòng)平臺(tái)XY方向移動(dòng)與圖像采集光電傳感器的同步移動(dòng)影響到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)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(dǎo)軌，電機(jī)和運(yùn)動(dòng)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(yù)處理階段，是采集圖像的加工處理過(guò)程，為圖像比對(duì)提供準(zhǔn)確可靠的圖片信息，主要包含了背景噪音減少，圖像增強(qiáng)和銳化等過(guò)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(qiáng)和銳化則是提高被檢測(cè)特征的對(duì)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(guò)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。 河南新一代AOI光學(xué)檢測(cè)經(jīng)過(guò)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。

在5G移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)浪潮引發(fā)了社會(huì)和商業(yè)的變革，電子制造業(yè)與所有行業(yè)一樣遭遇巨大沖擊，轉(zhuǎn)型升級(jí)迫在眉睫。愛為視小編和您談?wù)劆t前插件AOI。AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過(guò)1200或2000萬(wàn)高分辨率的工業(yè)相機(jī)，從PCBA俯視拍照，通過(guò)AI技術(shù)，深度學(xué)習(xí)算法、圖形圖像處理，計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)檢測(cè)PCBA插件元器件的錯(cuò)件、漏件、反向、多件、浮高、歪斜等不良缺陷。插件AOI設(shè)備可應(yīng)用于波峰焊爐前，檢測(cè)完之后對(duì)有問(wèn)題的器件進(jìn)行修正，之后過(guò)波峰焊，減少糾錯(cuò)成本；將問(wèn)題攔截在萌芽階段；下面我們談?wù)勥@個(gè)DIP插件爐前檢測(cè)-落地式的功能。

當(dāng)前電子產(chǎn)品日漸向著小型化趨勢(shì)發(fā)展，對(duì)產(chǎn)品元器件的微型化要求也越來(lái)越高，微型器件的組裝和檢測(cè)難以只通過(guò)人工完成，由此產(chǎn)生越來(lái)越多的自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備需求。與此同時(shí)，自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備還能夠健身制造成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量，AOI檢測(cè)設(shè)備代替人工的進(jìn)程發(fā)展較快。在此背景下，中國(guó)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)行業(yè)逐步發(fā)展起來(lái)。從AOI檢測(cè)設(shè)備來(lái)看，目前AOI檢測(cè)設(shè)備是SMT加工廠必備的設(shè)備，平均一條SMT生產(chǎn)線至少需要2-3臺(tái)AOI檢測(cè)設(shè)備，但我國(guó)AOI檢測(cè)設(shè)備的滲透率較低，只為50%左右。AOI檢測(cè)原理是采用攝像技術(shù)將被檢測(cè)物體的反射光強(qiáng)以定量化的灰階值輸出，分析判定缺陷并進(jìn)行分類的過(guò)程。

    AOI檢測(cè)主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、半導(dǎo)體和FPD面板。因AOI檢測(cè)主要應(yīng)用于PCB、半導(dǎo)體及FPD等電子元器件生產(chǎn)過(guò)程中的檢測(cè)環(huán)節(jié)，幾乎每一個(gè)電子元器件都需要進(jìn)行瑕疵檢測(cè)，因此這些電子元器件的產(chǎn)量與AOI檢測(cè)的應(yīng)用結(jié)構(gòu)息息相關(guān)。因此，AOI檢測(cè)行業(yè)應(yīng)用需求結(jié)構(gòu)主要通過(guò)PCB、半導(dǎo)體和FPD的產(chǎn)量比例來(lái)進(jìn)行測(cè)算得到。經(jīng)初步測(cè)算，PCB是目前我國(guó)主要的AOI應(yīng)用領(lǐng)域，大概占AOI檢測(cè)總規(guī)模的。對(duì)于產(chǎn)品檢測(cè)來(lái)說(shuō)，利用AOI技術(shù)能夠有效提升產(chǎn)品檢測(cè)分析的準(zhǔn)確性和完整性。隨著電子制造產(chǎn)業(yè)鏈的進(jìn)一步整合，檢測(cè)市場(chǎng)將不斷擴(kuò)容，AOI技術(shù)在終端應(yīng)用將持續(xù)得到突破，應(yīng)用領(lǐng)域拓展將為AOI檢測(cè)服務(wù)和設(shè)備的需求增長(zhǎng)增添動(dòng)力，市場(chǎng)規(guī)模存在較大成長(zhǎng)空間。 當(dāng)自動(dòng)檢測(cè)時(shí)，機(jī)器通過(guò)攝像頭自動(dòng)掃描PCB，采集圖像，測(cè)試的焊點(diǎn)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的合格的參數(shù)進(jìn)行比較。福建遠(yuǎn)程操控AOI外觀檢測(cè)

伴隨著元器件的微型化、細(xì)間距化等密度特征越來(lái)越明顯，生產(chǎn)品質(zhì)以及產(chǎn)能的需求不斷擴(kuò)增。山東遠(yuǎn)程操控AOI檢測(cè)設(shè)備

    AOI檢測(cè)原理:通過(guò)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(guò)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(guò)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。 山東遠(yuǎn)程操控AOI檢測(cè)設(shè)備

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