湖南不需要設置參數(shù)的AOI設備

來源: 發(fā)布時間:2022-02-10

    光源:八側面多角度高亮條形光源相機:標配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。采用深度學習算法,解決AOI編程復雜、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域、圖形、圖像領域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贏得廣大客戶的信賴及推介.。 AOI集成了圖像傳感技術、運動控制技術,AOI檢測儀在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中可以執(zhí)行測量、識別和引導等一系列任務。湖南不需要設置參數(shù)的AOI設備

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    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。 湖南智能AOI檢測設備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。

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    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。

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。目前常用的圖像識別算法為灰度相關算法,通過計算歸一化的相關來量化檢測圖像和標準圖像之間的相似程度。

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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。AOI檢測儀有很高的自潔能力,不能給生產(chǎn)環(huán)境尤其被測工件本身帶來二次污染,這會影響系統(tǒng)構件的材料選型。浙江插件AOI銷售

一般都將離線AOI檢測設備設置在生產(chǎn)線的中段,在這個位置,設備可以產(chǎn)生的過程控制信息。湖南不需要設置參數(shù)的AOI設備

愛為視(Aivs)新一代智能AOI,它能減少檢查的誤報,保證檢測程序無缺陷。它可以檢查儲存起來的有缺陷的樣品,在優(yōu)化階段,在這方面花時間的原因是為了不讓任何缺陷溜過去。所有已知的缺陷都必須檢查,同時要把允許出現(xiàn)的誤報數(shù)量做到盡可能減少。在針對減少誤報而對任何程序進行調整時,要檢查一下,看看以前檢查出來的真正缺陷,是否得到維修站的證實。通過一系列的核實,保障檢查程序的質量,用于專門的制造和核查,同時對誤報進行追蹤。湖南不需要設置參數(shù)的AOI設備

深圳愛為視智能科技有限公司位于西麗街道曙光社區(qū)中山園路1001號TCL科學園區(qū)E3棟201之218。公司業(yè)務分為智能視覺檢測設備等,目前不斷進行創(chuàng)新和服務改進,為客戶提供良好的產(chǎn)品和服務。公司將不斷增強企業(yè)重點競爭力,努力學習行業(yè)知識,遵守行業(yè)規(guī)范,植根于機械及行業(yè)設備行業(yè)的發(fā)展。在社會各界的鼎力支持下,持續(xù)創(chuàng)新,不斷鑄造***服務體驗,為客戶成功提供堅實有力的支持。

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