江蘇插件AOI設(shè)備

  AOI檢測技術(shù)應(yīng)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檢測的比較大的優(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(biāo)準(zhǔn)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(fù)性和準(zhǔn)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(shù)與大數(shù)據(jù)發(fā)展進步中，AOI檢測不僅是一部檢測設(shè)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(yù)期未來AOI檢測技術(shù)將在半導(dǎo)體與電子電路檢測中將會發(fā)揮越來越重要的作用。一般都將離線AOI檢測設(shè)備設(shè)置在生產(chǎn)線的中段，在這個位置，設(shè)備可以產(chǎn)生的過程控制信息。江蘇插件AOI設(shè)備

    AOI檢測主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、半導(dǎo)體和FPD面板。因AOI檢測主要應(yīng)用于PCB、半導(dǎo)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(yīng)用結(jié)構(gòu)息息相關(guān)。因此，AOI檢測行業(yè)應(yīng)用需求結(jié)構(gòu)主要通過PCB、半導(dǎo)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(yīng)用領(lǐng)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(shù)能夠有效提升產(chǎn)品檢測分析的準(zhǔn)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(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檢測服務(wù)和設(shè)備的需求增長增添動力，市場規(guī)模存在較大成長空間。 湖南爐前AOI生產(chǎn)AOI系統(tǒng)集成技術(shù)會牽涉到關(guān)鍵器件、系統(tǒng)設(shè)計、整機集成、軟件開發(fā)等內(nèi)容。

AOI檢測原理是采用攝像技術(shù)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(biāo)準(zhǔn)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(dāng)于人工檢查時的自然光，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(xué)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(zhuǎn)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(shè)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(xué)和軟件等多學(xué)科的自動化設(shè)備。

    光源:八側(cè)面多角度高亮條形光源相機：標(biāo)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(nèi)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(xué)習(xí)算法，解決AOI編程復(fù)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(lǐng)域、圖形、圖像領(lǐng)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(jīng)營活動中以高效的服務(wù)贏得廣大客戶的信賴及推介.。 AOI集成了圖像傳感技術(shù)、運動控制技術(shù)，AOI檢測儀在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中可以執(zhí)行測量、識別和引導(dǎo)等一系列任務(wù)。

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(shù)，深度學(xué)習(xí)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(shè)備可應(yīng)用于波峰焊爐前或爐后，應(yīng)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(luò)（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(luò)（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）機制構(gòu)建，可以進行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。作為圖像識別領(lǐng)域的算法之一，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(luò)將用于提取圖像的判別特征，再通過分類器進行學(xué)習(xí)和識別。軟件輔助建模：極速建模，一鍵智能搜索80多種器件。江蘇不需要設(shè)置參數(shù)的AOI光學(xué)檢測

AOI是全自動化，可以持續(xù)不斷地對同一件事物進行觀察而不會感到疲勞，這對于效率的提升而言是十分重要的。江蘇插件AOI設(shè)備

    AOI圖像采集的然后一個關(guān)鍵步驟是控制系統(tǒng)，光電傳感器的FOV（視窗）有限，物體高速運動中準(zhǔn)確地抓拍到清晰的圖像，軟硬件協(xié)調(diào)動作非常重要，如下圖所示，當(dāng)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(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，電機和運動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程，為圖像比對提供準(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(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。 江蘇插件AOI設(shè)備

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