不需要設(shè)置參數(shù)的AOI供應(yīng)

當(dāng)前電子產(chǎn)品日漸向著小型化趨勢(shì)發(fā)展，對(duì)產(chǎn)品元器件的微型化要求也越來越高，微型器件的組裝和檢測(cè)難以只通過人工完成，由此產(chǎn)生越來越多的自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備需求。與此同時(shí)，自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備還能夠健身制造成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量，AOI檢測(cè)設(shè)備代替人工的進(jìn)程發(fā)展較快。在此背景下，中國自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)行業(yè)逐步發(fā)展起來。從AOI檢測(cè)設(shè)備來看，目前AOI檢測(cè)設(shè)備是SMT加工廠必備的設(shè)備，平均一條SMT生產(chǎn)線至少需要2-3臺(tái)AOI檢測(cè)設(shè)備，但我國AOI檢測(cè)設(shè)備的滲透率較低，只為50%左右。AOI自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)設(shè)備的優(yōu)點(diǎn)就是可以取代以前SMT爐前，而且可以比人眼更精確的判斷出SMT的打件組裝缺點(diǎn)。不需要設(shè)置參數(shù)的AOI供應(yīng)

人工智能成為了時(shí)下科技的關(guān)鍵詞之一，生活中有越來越多的人工智能產(chǎn)物走進(jìn)我們的視野，其中AI視覺的這一產(chǎn)業(yè)鏈也在迅速地延伸，AI視覺中的各種硬件和算法也隨之衍生，AI視覺主要通過對(duì)圖像的分析處理進(jìn)而識(shí)別得出相應(yīng)需要的視覺結(jié)果。AI視覺的產(chǎn)生給現(xiàn)代企業(yè)的生產(chǎn)制造提供了更高效的檢測(cè)方式，同時(shí)帶來了更多的機(jī)遇，AI視覺檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了人工檢測(cè)。 而在現(xiàn)實(shí)中的生產(chǎn)檢測(cè)中，AI視覺的亮點(diǎn)則在多方面呈現(xiàn)。愛為視（AIVS）視覺檢測(cè)設(shè)備，更是走在行業(yè)前列。湖南爐前AOI存在的主要問題是，當(dāng)一些檢查對(duì)象是不可見的，或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了。

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，已做好的模板可長(zhǎng)久正常使用易用性：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

    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(cè)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。濾波的過程簡(jiǎn)單說就是圖像平滑技術(shù)，空域?yàn)V波與頻域?yàn)V波是濾波經(jīng)常采用的方法。具體講空域?yàn)V波是一種鄰域處理方法，通過直接在圖像空間中對(duì)鄰域內(nèi)像素進(jìn)行處理，達(dá)到平滑或銳化，圖像空間中增強(qiáng)圖像的某些特征或者減弱圖像的某些特征。 AOI檢測(cè)儀A系統(tǒng)多采用黑白相機(jī)成像，提高成像分辨能力，還要考慮圖像運(yùn)動(dòng)過程拍攝圖片模糊帶來的不利影響。

本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, 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)（Feedforward Neural Networks），是深度學(xué)習(xí)（deep learning）的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺（visual perception）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(duì)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)別質(zhì)量可靠的AOI檢測(cè)儀專業(yè)的光源及合理打光方案是機(jī)器視覺的技術(shù)，判斷檢測(cè)系統(tǒng)是否穩(wěn)定可靠。浙江AOI生產(chǎn)

AOI檢測(cè)的比較大優(yōu)點(diǎn)是節(jié)省人力， 保證了檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性，可重復(fù)性，及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的不良，確保出貨質(zhì)量。不需要設(shè)置參數(shù)的AOI供應(yīng)

機(jī)械及行業(yè)設(shè)備行業(yè)，顧名思義就是與機(jī)械有關(guān)的行業(yè)，在很大程度上影響國民經(jīng)濟(jì)大發(fā)展，機(jī)械制造業(yè)也在一定程度上體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平。隨著經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，我國機(jī)械行業(yè)發(fā)展迅速，制造水平明顯提升。有限責(zé)任公司企業(yè)著力在重點(diǎn)領(lǐng)域和優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域開展智能制造試點(diǎn)。通過運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)開發(fā)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)軟硬件，推廣柔性制造，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程定制、異地設(shè)計(jì)、當(dāng)?shù)厣a(chǎn)的協(xié)同生產(chǎn)模式。智能視覺檢測(cè)設(shè)備產(chǎn)業(yè)的再制造已經(jīng)成為其產(chǎn)業(yè)鏈中的重要一環(huán)。它不僅為客戶提供降低產(chǎn)品全生命周期成本的極優(yōu)方式，也支持了我國提倡的發(fā)展綠色循環(huán)經(jīng)濟(jì)的號(hào)召，成為工程機(jī)械行業(yè)未來發(fā)展的重要方向。其他型企業(yè)要完善機(jī)械服務(wù)業(yè)體系，培育機(jī)械后市場(chǎng)增長(zhǎng)點(diǎn)。帶動(dòng)維修、售后、網(wǎng)點(diǎn)、租賃、進(jìn)出口、二手市場(chǎng)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)同步發(fā)展。建立信息管理系統(tǒng)，加強(qiáng)分類回收管理，完善機(jī)械再制造體系，提升零部件循環(huán)利用能力。不需要設(shè)置參數(shù)的AOI供應(yīng)

深圳愛為視智能科技有限公司主要經(jīng)營(yíng)范圍是機(jī)械及行業(yè)設(shè)備，擁有一支專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)和良好的市場(chǎng)口碑。愛為視致力于為客戶提供良好的智能視覺檢測(cè)設(shè)備，一切以用戶需求為中心，深受廣大客戶的歡迎。公司從事機(jī)械及行業(yè)設(shè)備多年，有著創(chuàng)新的設(shè)計(jì)、強(qiáng)大的技術(shù)，還有一批**的專業(yè)化的隊(duì)伍，確保為客戶提供良好的產(chǎn)品及服務(wù)。愛為視憑借創(chuàng)新的產(chǎn)品、專業(yè)的服務(wù)、眾多的成功案例積累起來的聲譽(yù)和口碑，讓企業(yè)發(fā)展再上新高。