湖北智能AOI外觀檢測

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(huì)是原成本的100倍以上），因此及時(shí)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(jìn)一步升級的重要基石。圖像采集器看不清楚或看不到被檢測物體的特征點(diǎn)，那么也就無法談到準(zhǔn)確的檢出。湖北智能AOI外觀檢測

AOI（automaticallyopticalinspection）是光學(xué)自動(dòng)檢測，顧名思義是通過光學(xué)系統(tǒng)成像實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測的一種手段，是眾多自動(dòng)圖像傳感檢測技術(shù)中的一種檢測技術(shù)，中心技術(shù)點(diǎn)如何獲得準(zhǔn)確且高質(zhì)量的光學(xué)圖像并加工處理。AOI檢測技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生的背景是電子元件集成度與精細(xì)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(diǎn)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(shí)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(jìn)步的，AOI檢測不僅只是一部檢測設(shè)備，對大量不良結(jié)果進(jìn)行分類和統(tǒng)計(jì)，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(huì)發(fā)揮越來越重要的作用。廣東插件AOI研發(fā)伴隨著元器件的微型化、細(xì)間距化等密度特征越來越明顯，生產(chǎn)品質(zhì)以及產(chǎn)能的需求不斷擴(kuò)增。

爐后皮帶線模式:支持，且可以多機(jī)種共線生產(chǎn)；支持NGbuffer對接；支持多工位語音播報(bào)、自定義語音播報(bào)內(nèi)容；通訊方式：支持標(biāo)準(zhǔn)接口、定制接口；追溯:可實(shí)時(shí)輸出。支持按條碼、二維碼、機(jī)型、時(shí)間等維度追溯；條碼識(shí)別:支持識(shí)別一維碼（128碼）,二維碼（QR/DM碼）；畫面顯示:1、主圖畫面動(dòng)態(tài)與靜態(tài)結(jié)合，便于員工觀察；2、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色，適應(yīng)各種顏色底板；學(xué)習(xí):1、支持系統(tǒng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)越多效果越好；2、支持本地學(xué)習(xí)；

易用性：1、無需設(shè)置參數(shù)；上手快；2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序，自動(dòng)框圖比例高，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%+）；3、根據(jù)客戶需要，支持自定義器件名稱；4、支持快速更改工單號(hào)；5、支持批量復(fù)制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作多重智能算法檢測：1、智能識(shí)別鋁電容頂部字符；2、智能識(shí)別黑灰電容字符；3、智能識(shí)別黑電感字符或方向；4、智能識(shí)別電池座方向；5、小鐵片檢測；6、智能識(shí)別聚丙烯電容字符；7、電線檢測；8、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測；9、智能識(shí)別變壓器字符；10、智能識(shí)別蜂鳴器方向；11、智能識(shí)別晶振字符；12、智能識(shí)別東倒西歪的電容極性。13、三極管方向檢測；14、橋堆方向檢測一臺(tái)機(jī)器視覺設(shè)備通?？梢园喾N配置以及多種原理、算法，取決與對設(shè)備功能的需求及結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的復(fù)雜程度。

    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（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。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(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。 在價(jià)格適中的AOI檢測儀系統(tǒng)中，被測物體的支撐方式、精密傳輸與定位裝置也必須精心設(shè)計(jì)。江蘇專業(yè)AOI研發(fā)

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(gè)位置，設(shè)備可以產(chǎn)生的過程控制信息。湖北智能AOI外觀檢測

    AOI圖像采集的然后一個(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。首先濾波的定義是將信號(hào)中特定波段頻率濾除的操作，是抑制和防止干擾的一項(xiàng)重要措施。在AOI檢測中，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。 湖北智能AOI外觀檢測

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