浙江AOI檢測(cè)

在傳統(tǒng)機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)算法之間進(jìn)行對(duì)比對(duì)比和選擇。一方面，相較于傳統(tǒng)機(jī)器視覺解決方案，深度學(xué)習(xí)的一個(gè)明顯優(yōu)勢(shì)是高效壓縮視覺機(jī)器開發(fā)的時(shí)間，目前深度學(xué)習(xí)算法在醫(yī)療、生命科學(xué)、食品等行業(yè)領(lǐng)域上都有一定較大程度的應(yīng)用發(fā)展。深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)視覺專業(yè)應(yīng)用程序難題轉(zhuǎn)化為非視覺**能夠解決的問題。這樣一來，使得機(jī)器視覺系統(tǒng)更簡(jiǎn)單易用。同時(shí)，計(jì)算機(jī)及相機(jī)檢測(cè)也更為精確。機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)也要根據(jù)其應(yīng)用程序類型、處理的數(shù)據(jù)量、處理能力進(jìn)行選擇。AOI檢測(cè)的比較大優(yōu)點(diǎn)是節(jié)省人力， 保證了檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性，可重復(fù)性，及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的不良，確保出貨質(zhì)量。浙江AOI檢測(cè)

    AOI圖像采集的一個(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。在AOI檢測(cè)中，噪聲是造成圖像退化的因素之一，起因是AOI圖像獲取，傳輸過程中，外界雜散光，光電二極管電子噪聲及溫度，光源的不穩(wěn)定不均勻，機(jī)械系統(tǒng)的抖動(dòng)，傳感器溫度等原因?qū)е?，不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識(shí)別，圖像切割等后續(xù)處理工作帶來了困難。因此，為了獲得真實(shí)的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。 湖南插件AOI檢測(cè)AOI通過人工光源LED燈光代替自然光，光學(xué)透鏡和CCD代替人眼，已經(jīng)編好程的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較、分析和判斷。

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(jī)，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(cè)電子電路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、錯(cuò)件、浮高、OCV(文字識(shí)別）、可支持測(cè)試色環(huán)電阻錯(cuò)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(shí)，可自動(dòng)檢測(cè)板卡的旋轉(zhuǎn)角度，保證元件的檢測(cè)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(jì)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(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。

    AOI檢測(cè)基本原理與設(shè)備構(gòu)成：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，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。與人工檢查做一個(gè)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(shí)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(gè)環(huán)節(jié)。因此，AOI檢測(cè)的工作邏輯可以簡(jiǎn)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(duì)）和缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段（缺陷大小類型分類等）。為了支持和實(shí)現(xiàn)AOI檢測(cè)的上述四個(gè)功能，AOI設(shè)備的硬件系統(tǒng)也就包括工作平臺(tái)，成像系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)四個(gè)部分，是一個(gè)集成了機(jī)械，自動(dòng)化，光學(xué)和軟件等多學(xué)科的自動(dòng)化設(shè)備。 存在的主要問題是，當(dāng)一些檢查對(duì)象是不可見的，或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了。

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

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PCB、半導(dǎo)體和FPD的產(chǎn)量比例來進(jìn)行測(cè)算得到。從AOI檢測(cè)設(shè)備應(yīng)用需求分布情況來看，根據(jù)Yole調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，2019年全球AOI檢測(cè)設(shè)備應(yīng)用較多的是PCB行業(yè)，占到總體市場(chǎng)的69%。浙江AOI檢測(cè)

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