aoi技術(shù)

AOI技術(shù)包含下列子系統(tǒng)：高速高精度XY方向的運動控制系統(tǒng);機械光學系統(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識別是機器視覺在印刷電路板領(lǐng)域的具體應用，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，進而影響整個AOI系統(tǒng)的性能。從機器視覺的發(fā)展來看，目前在AOI上面至少可以完整地應用以下的視覺識別算法。 該產(chǎn)品具有高度的智能化，可以自動調(diào)整檢測參數(shù)。aoi技術(shù)

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，物體高速運動中準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，當圖像傳感器與機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，高精度的導軌，電機和運動控制程序是非常必要的。數(shù)據(jù)處理階段是圖像的預處理階段，是采集圖像的加工處理過程，為圖像比對提供準確可靠的圖片信息，主要包含了背景噪音減少，圖像增強和銳化等過程。圖像背景噪音減小一般為圖像的低通濾波平滑法，圖像增強和銳化則是提高被檢測特征的對比度，突出圖像中需要關(guān)注的特征，忽略不需要關(guān)注的部分，方法是圖像二值化處理，經(jīng)過二值化處理的圖像數(shù)據(jù)量明顯減少，能凸顯出需要關(guān)注的輪廓。 東莞什么是AOI配件AOI技術(shù)是電子制造過程中不可或缺的一部分。它可以提高制造的效率和質(zhì)量，確保電子產(chǎn)品的質(zhì)量和可靠性。

目前在產(chǎn)業(yè)界用得多的AOI系統(tǒng)是由相機、鏡頭、光源、計算機等通用器件集成的簡單光學成像與處理系統(tǒng)。如圖1所示，在光源照明下利用相機直接成像，然后由計算機處理實現(xiàn)檢測。這種簡單系統(tǒng)的優(yōu)點是成本低、集成容易、技術(shù)門檻相對不高，在制造過程中能夠代替人工檢測，滿足多數(shù)場合的要求。但對于大幅面或復雜結(jié)構(gòu)物體的視覺檢測，由于受到視場和分辨率（或精度）的相互制約，或生產(chǎn)節(jié)拍對檢測速度有特殊的要求，單相機組成的AOI系統(tǒng)有時難以勝任，因此可能需要有多個基本單元集成在一起，協(xié)同工作，共同完成高難度檢測任務(wù)。即采取一種多傳感器成像、高速分布式處理的AOI系統(tǒng)集成架構(gòu)。

易用性體現(xiàn)在：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，自動框圖比例高，支持持續(xù)補充學習，學習后自動建模比例更高(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；5、支持批量復制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作。具備持續(xù)學習的特性，支持各種器件補充學習，學習之后可以自動框圖（同時減少誤報---真正的人工智能才具備此特性），支持多機種共線生產(chǎn)，可以同時6種機型共線生產(chǎn)，程序自動調(diào)用，不用人為干預，提高檢測效率。 AOI檢測儀可以進行多維度檢測監(jiān)督產(chǎn)品性能，即便是有普通的劃痕等也可以通過這種智能化技術(shù)進行檢測。

在線式和離線式AOI有什么區(qū)別？其實離線式AOI和在線式AOI的檢測內(nèi)容是一致的，但兩者還是存在一定區(qū)別的。主要區(qū)別是：⑴、在線式AOI沒有安全光幕保護；⑵、離線AOI相對更適用于回流焊之后，適用于波峰焊之后的離線檢測；⑶、在線AOI相對更適用于爐前、爐后的自動檢測；⑷、機器外觀尺寸不同，離線式AOI相對在線式AOI更寬一點，但更矮一點；⑸、在線式AOI的conveyor系統(tǒng)更復雜一些，自動化程度更高，這是因為要匹配整個產(chǎn)線；⑹、conveyor流向不同，在線式AOI更靈活，而離線式AOI只能在Y方向上移動；⑺、離線式AOI不需要氣壓，在線式AOI需要（大多數(shù)在線式SMT設(shè)備，都需要供氣支持）；⑻、系統(tǒng)對接不同，大多數(shù)在線式設(shè)備需要與產(chǎn)線對接，因此在通訊模塊上會有不同。AOI基于機器學習的缺陷檢測與分類。福建自動AOI原理

AOI技術(shù)它可以學習和識別各種缺陷和問題，從而提高了檢測的速度和效率。aoi技術(shù)

AOI的設(shè)備構(gòu)成AOI檢測的工作邏輯可以分為圖像采集階段（光學掃描和數(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）和缺陷報告階段這四個階段（缺陷大小類型分類等）為了支持和實現(xiàn)AOI檢測的上述四個功能，AOI設(shè)備的硬件系統(tǒng)包括了工作平臺，成像系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)四個部分，是一個集成了機械，自動化，光學和軟件等多學科的自動化設(shè)備，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確的檢出。 aoi技術(shù)