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。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(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)補充學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)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(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。 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。安徽AOI
照明光源按照波長分類可以分為可見波長光源,特殊波長光源??梢姴ㄩL光源也就是一般現(xiàn)代工業(yè)AOI檢測設(shè)備中較常用的紅綠藍LED光源。特殊波長光源一般是指紅外或紫外波長光源,一些特殊材料在可見光范圍內(nèi)吸收差別不大,灰階變化不明顯時可以考慮采用特殊波長光源,比如說利用紫外光能量高可以激發(fā)熒光材料的原理,檢測具有熒光發(fā)光特性物質(zhì)微殘留時紫外光源就是一種比較有效的手段,因材料成分與紅外光譜有對應(yīng)關(guān)系的原理,紅外光源對不具有發(fā)光性質(zhì)的有機化合物殘留缺陷檢出就有很大的作用,甚至可以實現(xiàn)成分分析。特殊光源中,利用偏振光與物體相互作用后偏振態(tài)的變化,利用光學(xué)干涉原理的白光干涉(whitelightinterferometry)在特定缺陷檢測中的得到了應(yīng)用,例如通過相干光的干涉圖案計算出對應(yīng)的相位差和光程差,可以測量出被測物體與參考物體之間的差異,且分辨率與精度為可以達到亞波長。湖北專業(yè)AOI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。
AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉(zhuǎn)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(zhǔn)確性對于檢測結(jié)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(zhǔn)確的檢出。下面我們對光電轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(zhuǎn)化產(chǎn)生電荷,轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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是AutomatedOpticalInspection的縮寫,中文翻譯是自動光學(xué)檢測。AOI本身是一種技術(shù),但目前大多指的是AOI設(shè)備,即自動光學(xué)檢測設(shè)備。在國外AOI設(shè)備已經(jīng)有一定的歷史,AOl技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、FPD、半導(dǎo)體、光伏等多個行業(yè),AOI設(shè)備多是在半導(dǎo)體和面板檢測領(lǐng)域應(yīng)用,導(dǎo)致目前AOI已經(jīng)被默認(rèn)為半導(dǎo)體和面板自動化檢測的代名詞,而且更多強調(diào)的是貼裝、焊錫等表面缺陷的檢測。隨著技術(shù)的發(fā)展,已經(jīng)出現(xiàn)了3D-AOI產(chǎn)品。當(dāng)然,針對其他行業(yè)中的應(yīng)用,如紡織品、金屬等產(chǎn)品的表面檢測,我們也可以這些檢測設(shè)備為AOI設(shè)備,只不過目前其他行業(yè)的應(yīng)用暫時沒有這么廣泛應(yīng)用,這種共識還沒有達成。 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。
在現(xiàn)代工業(yè)自動化生產(chǎn)中,連續(xù)大批量生產(chǎn)中每一個制作過程都是有一定的次品率的,單獨去看雖然比率很小,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)過完整制程后再次去剔除次品,成本會高很多(例如,如果錫膏印刷工序存在定位偏差,且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發(fā)現(xiàn),那么返修的成本將會是原成本的100倍以上),因此及時檢測以及次品剔除對質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的,也是制造業(yè)進一步升級的重要基石。AOI是近幾年才興起的一種新型測試技術(shù),但發(fā)展迅速很多廠家都推出了AOI測試設(shè)備。江西新一代智能AOI研發(fā)
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。安徽AOI
光電轉(zhuǎn)化器可以分為CCD(chargeCouplingdiode)和CMOS(complementarymetaloxidesemiconductor)兩種。因為制作工藝與設(shè)計不同,CCD與CMOS傳感器工作原理主要表現(xiàn)為數(shù)字電荷傳送的方式的不同,工作原理如下圖所示,CCD采用硅基半導(dǎo)體加工工藝,并設(shè)置了垂直和水平移位寄存器,電極所產(chǎn)生的電場推動電荷鏈接方式傳輸?shù)街虚g模數(shù)轉(zhuǎn)換器。這樣的結(jié)構(gòu)與設(shè)計很難集成很多的感光單元,制造成本高且功耗大;而CMOS采用無機半導(dǎo)體加工工藝,每像素設(shè)計了額外的電子電路,每個像素都可以被定位,而無需CCD中那樣的電荷移位設(shè)計,對圖像信息的讀取速度遠遠高于CCD芯片,因光暈和拖尾等過度曝光而產(chǎn)生的非自然現(xiàn)象的發(fā)生頻率要低得多,價格和功耗比CCD光電轉(zhuǎn)化器也低,但其缺點是半導(dǎo)體工藝制作的像素單元缺陷多,靈敏度會有一些問題,同時,為每個像素電子電路提供所需的額外空間不會作為光敏區(qū)域。芯片表面上的光敏區(qū)域部分。 安徽AOI
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