廣東離線AOI光源

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，檢測電子電路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、錯件、浮高、OCV(文字識別）、可支持測試色環(huán)電阻錯料。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，可自動檢測板卡的旋轉(zhuǎn)角度，保證元件的檢測正確性和穩(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(jìn)行學(xué)習(xí)和識別。 AOI一般可以發(fā)現(xiàn)大部分缺陷，存在少量的漏檢問題，不過主要影響其可靠性的還是誤檢問題。廣東離線AOI光源

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，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發(fā)揮越來越重要的作用。 廣東離線AOI光源AOI設(shè)備是高度定制化產(chǎn)品，設(shè)備廠商往往需要根據(jù)下游客戶的要求進(jìn)行主機(jī)設(shè)備的調(diào)整或是軟件的二次開發(fā)。

AOI檢測主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、半導(dǎo)體和FPD面板。因AOI檢測主要應(yīng)用于PCB、半導(dǎo)體及FPD等電子元器件生產(chǎn)過程中的檢測環(huán)節(jié)，幾乎每一個電子元器件都需要進(jìn)行瑕疵檢測，因此這些電子元器件的產(chǎn)量與AOI檢測的應(yīng)用結(jié)構(gòu)息息相關(guān)。因此，AOI檢測行業(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)行測算得到。從AOI檢測設(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檢測設(shè)備應(yīng)用較多的是PCB行業(yè)，占到總體市場的69%。

AOI圖像采集的一個關(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)動中準(zhǔn)確地抓拍到清晰的圖像，軟硬件協(xié)調(diào)動作非常重要，如下圖所示，當(dāng)圖像傳感器與機(jī)臺移動速度不匹配時造成圖像的拉伸，收縮等變形，所以，載物移動平臺XY方向移動與圖像采集光電傳感器的同步移動影響到數(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)動控制程序是非常必要的。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，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，為了獲得真實的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。 軟件輔助建模：極速建模，一鍵智能搜索80多種器件。

基本的AOI技術(shù)包含下列子系統(tǒng)：高速高精度XY方向的運(yùn)動控制系統(tǒng);機(jī)械光學(xué)系統(tǒng);高精度高可靠性圖像采集系統(tǒng);智能圖像識別與錯誤檢測系統(tǒng)。這些子系統(tǒng)構(gòu)成了一個與多維測量和錯誤檢測密切相關(guān)的設(shè)備。注意到AOI識別是機(jī)器視覺在印刷電路板領(lǐng)域的具體應(yīng)用，換言之，印刷電路板的缺陷檢測實質(zhì)上是屬于模式識別的范疇。它將PCB上的不同缺陷視為不同的模式類，從采集到的圖像信號中提取和選擇特征，根據(jù)特征向量構(gòu)造判別函數(shù)，進(jìn)行缺陷分類，即模式識別。識別算法的好壞直接影響到智能圖像識別系統(tǒng)的性能，進(jìn)而影響整個AOI系統(tǒng)的性能。從機(jī)器視覺的發(fā)展來看，目前在AOI上面至少可以完整地應(yīng)用以下的視覺識別算法。 AOI集成了圖像傳感技術(shù)、運(yùn)動控制技術(shù)，AOI檢測儀在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中可以執(zhí)行測量、識別和引導(dǎo)等一系列任務(wù)。東莞在線AOI

以目前AOI（自動光學(xué)檢測）技術(shù)在PCB行業(yè)滲透率較高，復(fù)雜化趨勢以及制造行業(yè)整體對智能化變革的需求。廣東離線AOI光源

同時，很多公司都不是以出產(chǎn)單一商品為主。對包裝機(jī)械的需要也不局限于一個品種。不難預(yù)測，未來包裝機(jī)械行業(yè)的其他型主流發(fā)展方向，應(yīng)該是節(jié)能可回收、高新技術(shù)智能化。銷售的未來正面臨著大洗牌與大變革。需要注意的是智能制造是方向，不是目的，轉(zhuǎn)型升級是主線，降本提質(zhì)增效是重點(diǎn)。人類發(fā)展的歷史就是一部工具發(fā)展的歷史，基礎(chǔ)建設(shè)離不開工程機(jī)械，20世紀(jì)80年代以來，國內(nèi)外工程機(jī)械產(chǎn)品技術(shù)已從一個成熟期走到了現(xiàn)代化時期。電子技術(shù)、微電腦、傳感器等技術(shù)改造了傳統(tǒng)工程機(jī)械產(chǎn)品，那么接下來，工程機(jī)械又會朝著怎樣一個其他型發(fā)展呢？智能視覺檢測設(shè)備行業(yè)，隨著近年來越來越明朗的全球市場變化，在我國的外貿(mào)大軍中已經(jīng)逐漸成為一股不容忽視的新生力量。除了北美外，東亞，東南亞，南亞，中東北非等地區(qū)也對其產(chǎn)生了越來越濃厚的興趣和需求。廣東離線AOI光源

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