廣東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI外觀檢測(cè)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-02-12

    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(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。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。 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(lái)二次污染,這會(huì)影響系統(tǒng)構(gòu)件的材料選型。廣東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI外觀檢測(cè)

廣東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI外觀檢測(cè),AOI

中國(guó)機(jī)器視覺(jué)起步于80年代的技術(shù)引進(jìn),隨著98年半導(dǎo)體工廠的整線引進(jìn),也帶入機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng),06年以前國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品主要集中在外資制造企業(yè),規(guī)模都較小,06年開(kāi)始,工業(yè)機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用的客戶群開(kāi)始擴(kuò)大到印刷、食品等檢測(cè)領(lǐng)域,2011年市場(chǎng)開(kāi)始高速增長(zhǎng),隨著人工成本的增加和制造業(yè)的升級(jí)需求,加上計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的快速發(fā)展,越來(lái)越多機(jī)器視覺(jué)方案滲透到各領(lǐng)域,缺陷檢測(cè)功能,是機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用得多的功能之一,主要檢測(cè)產(chǎn)品表面的各種信息。廣東專業(yè)AOI生產(chǎn)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。

廣東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI外觀檢測(cè),AOI

畫(huà)面顯示:1、主圖畫(huà)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;程序制作靈活性:1、無(wú)需設(shè)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(bǔ)充學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)后自動(dòng)建模比例更高(80%+);---自動(dòng)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(fù)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,已做好的模板可長(zhǎng)久正常使用

一是分類,即可以將產(chǎn)品分為合格和不合格,這是深度學(xué)習(xí)很重要的一個(gè)應(yīng)用;二是定位,即幫助使用者定位物體的位置和數(shù)量;三是分割,即可以找到缺陷的輪廓,基于缺陷的輪廓和大小,對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行更精細(xì)的判別。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法,軟件可以自動(dòng)學(xué)習(xí)瑕疵的特征,使得無(wú)規(guī)律圖像的分析變得可能;在精確度方面,可通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法和制造業(yè)特有的數(shù)據(jù)提高檢測(cè)的精確度;雖然深度學(xué)習(xí)在很多方面具有優(yōu)勢(shì),不過(guò)也并不是所有任務(wù)都適用。深度學(xué)習(xí)對(duì)瑕疵分類更有優(yōu)勢(shì)。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。

廣東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI外觀檢測(cè),AOI

    網(wǎng)絡(luò):千兆網(wǎng)卡結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)約,便于快速安裝Simplestructureeasytoinstallquickly落地式安裝,無(wú)需改動(dòng)流水線Floormounted,noneedtochangetheassemblyline在線無(wú)感檢測(cè),PCBA流過(guò)快速給出結(jié)果On-linesensorlessdetection,PCBAflowthroughthefastgivesresults寬度與高度可調(diào),適應(yīng)性強(qiáng)Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色檢測(cè)項(xiàng)目(黑電感字符檢測(cè)、器件與底板同色的器件檢測(cè)、鋁電容頂部字符識(shí)別、黑灰電容字符識(shí)別、電池座方向識(shí)別、小鐵片檢測(cè)、聚丙烯電容字符識(shí)別、電線檢測(cè)、變壓器字符識(shí)別、晶振字符識(shí)別、螺紋/光頭射頻頭檢測(cè)、蜂鳴器方向檢測(cè)、東倒西歪的電容極性識(shí)別)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(jué)(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。 人認(rèn)識(shí)物體是通過(guò)光線反射回來(lái)的量進(jìn)行判斷,反射量多為亮,反射量少為暗。AOI與人判斷原理相同。浙江AOI升級(jí)換代

相關(guān)值大于或等于臨界相關(guān)值的為正常圖像,為異常圖像本社導(dǎo)入的AOI設(shè)備采用歸一化的彩色相關(guān)算法。廣東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI外觀檢測(cè)

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(guò)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(guò)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(wèn)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。廣東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI外觀檢測(cè)

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標(biāo)簽: AOI