浙江新一代AOI研發(fā)

科技進(jìn)程的加速，產(chǎn)品的品質(zhì)化與智能化要求在日益擴(kuò)增。生產(chǎn)制造商對(duì)于產(chǎn)品的質(zhì)檢體系需要不斷地更新升級(jí)，跨越了從人工檢測(cè)到傳統(tǒng)的視覺檢測(cè)再到具有深度學(xué)習(xí)算法的智能檢測(cè)這一整條進(jìn)化鏈，深度學(xué)習(xí)算法彌補(bǔ)了傳統(tǒng)算法無法檢測(cè)復(fù)雜特征的漏缺，免去了人工提取特征這一耗時(shí)耗力的步驟，更大程度為生產(chǎn)企業(yè)提升制造效率。然而凡事都有兩面性，深度學(xué)習(xí)算法也不例外，只是，其優(yōu)勢(shì)的比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了不足，因而能夠迅速占領(lǐng)行業(yè)市場(chǎng)。使用插件爐前檢測(cè)可以將不良品攔截在爐前，從而降低成本，提高效率。浙江新一代AOI研發(fā)

視覺世界，是無限變化的，系統(tǒng)設(shè)計(jì)者有無數(shù)種方法使用視覺數(shù)據(jù)。其中，有一些應(yīng)用案例，例如目標(biāo)識(shí)別以及定位，都是可以通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，來得到很好的解決的。因此，如果你的應(yīng)用，需要一種算法來識(shí)別家具，那么你很幸運(yùn)：你可以選擇一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并且使用自己的數(shù)據(jù)集，對(duì)其進(jìn)行重新編譯。我們要先看看這個(gè)數(shù)據(jù)集。訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)有效的深度學(xué)習(xí)算法是至關(guān)重要的。訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)，必須能夠表示出算法要處理的情況的多樣性。河南不需要設(shè)置參數(shù)的AOI檢測(cè)機(jī)器視覺系統(tǒng)在半導(dǎo)體行業(yè)的使用早在20幾年前便已開始。

經(jīng)過波峰焊后，焊點(diǎn)所有的參數(shù)會(huì)有很大的變化，這主要是由于焊爐內(nèi)錫的老化導(dǎo)致焊盤反射特性從光亮到灰暗，因此，在檢查時(shí)算法上必須要包含這些變化。在波峰焊中，典型的缺陷是短路和焊珠。當(dāng)檢測(cè)到短路時(shí)，假如印刷的圖案或者無反射印刷這兩種情況的減少以及應(yīng)用阻焊層，就可以消除這些誤報(bào)。如果基準(zhǔn)點(diǎn)沒有被阻焊膜蓋住而過波峰焊，可能會(huì)導(dǎo)致一個(gè)圓形基準(zhǔn)點(diǎn)上錫成了一個(gè)半球，其內(nèi)在的反射特性將會(huì)發(fā)生改變;應(yīng)用十字型作為基準(zhǔn)點(diǎn)或者用阻焊層覆蓋基準(zhǔn)點(diǎn)，可以防止這種情況的發(fā)生。

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(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。會(huì)操作電腦的產(chǎn)線員工即可使用。

當(dāng)今企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)，已經(jīng)不允許哪怕是0.1%的缺陷存在。有些時(shí)候，如微小尺寸的精確快速測(cè)量，形狀匹配，顏色辨識(shí)等，用人眼根本無法連續(xù)穩(wěn)定地進(jìn)行，其它物理量傳感器也難有用武之地。在現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，涉及到各種各樣的檢查、測(cè)量和零件識(shí)別應(yīng)用，例如汽車零配件尺寸檢查和自動(dòng)裝配的完整性檢查，電子裝配線的元件自動(dòng)定位，飲料瓶蓋的印刷質(zhì)量檢查，產(chǎn)品包裝上的條碼和字符識(shí)別等。這類應(yīng)用的共同特點(diǎn)是連續(xù)大批量生產(chǎn)、對(duì)外觀質(zhì)量的要求非常高。新一代AI視覺檢測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)真正的AI技術(shù)。湖南不需要設(shè)置參數(shù)的AOI檢測(cè)設(shè)備

隨著深度學(xué)習(xí)理論的提出和數(shù)值計(jì)算設(shè)備的改進(jìn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了快速發(fā)展。浙江新一代AOI研發(fā)

如果把AI視覺比作一個(gè)個(gè)體，那么深度學(xué)習(xí)便成為這一個(gè)體中重要的機(jī)體之一，許多功能的存在直接來源且依賴于它。直觀點(diǎn)說，深度學(xué)習(xí)算法成功運(yùn)用于計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)例如人臉識(shí)別、圖像**、物體檢測(cè)與追蹤等。人工檢測(cè)在早期的工業(yè)質(zhì)檢中占有一定的優(yōu)勢(shì)，但隨著生產(chǎn)科技的不端更新進(jìn)步，制造環(huán)節(jié)對(duì)于檢驗(yàn)水平的要求也越來越高，顯然人工檢查已無法滿足，檢測(cè)程度越來越復(fù)雜化和精密化使得機(jī)器視覺迫切需要被應(yīng)用其中來承擔(dān)、平衡生產(chǎn)的強(qiáng)度及壓力。浙江新一代AOI研發(fā)

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