湖北aivsAOI生產(chǎn)

來源: 發(fā)布時(shí)間:2022-01-20

愛為視(Aivs)新一代智能AOI,它能減少檢查的誤報(bào),保證檢測(cè)程序無缺陷。它可以檢查儲(chǔ)存起來的有缺陷的樣品,在優(yōu)化階段,在這方面花時(shí)間的原因是為了不讓任何缺陷溜過去。所有已知的缺陷都必須檢查,同時(shí)要把允許出現(xiàn)的誤報(bào)數(shù)量做到盡可能減少。在針對(duì)減少誤報(bào)而對(duì)任何程序進(jìn)行調(diào)整時(shí),要檢查一下,看看以前檢查出來的真正缺陷,是否得到維修站的證實(shí)。通過一系列的核實(shí),保障檢查程序的質(zhì)量,用于專門的制造和核查,同時(shí)對(duì)誤報(bào)進(jìn)行追蹤。隨著電子技術(shù)、圖像傳感技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,AOI技術(shù)成為表面缺陷檢測(cè)的重要手段。湖北aivsAOI生產(chǎn)

湖北aivsAOI生產(chǎn),AOI

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。江蘇aivsAOI光學(xué)檢測(cè)AOI檢測(cè)主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、半導(dǎo)體和FPD面板。

湖北aivsAOI生產(chǎn),AOI

    AOI(automaticallyopticalinspection)是光學(xué)自動(dòng)檢測(cè),顧名思義是通過光學(xué)系統(tǒng)成像實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)的一種手段,是眾多自動(dòng)圖像傳感檢測(cè)技術(shù)中的一種檢測(cè)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(cè)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(cè)速度與效率更高,檢測(cè)零缺陷的發(fā)展需求。AOI檢測(cè)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(cè)標(biāo)準(zhǔn)和排除人為因素干擾,保證了檢測(cè)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)步的現(xiàn)在,AOI檢測(cè)不僅只是一部檢測(cè)設(shè)備,對(duì)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(cè)技術(shù)將在半導(dǎo)體與電子電路檢測(cè)中將會(huì)發(fā)揮越來越重要的作用。

    AOI是AutomatedOpticalInspection的縮寫,中文翻譯是自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)。AOI本身是一種技術(shù),但目前大多指的是AOI設(shè)備,即自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)設(shè)備。在國(guó)外AOI設(shè)備已經(jīng)有一定的歷史,AOl技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、FPD、半導(dǎo)體、光伏等多個(gè)行業(yè),AOI設(shè)備多是在半導(dǎo)體和面板檢測(cè)領(lǐng)域應(yīng)用,導(dǎo)致目前AOI已經(jīng)被默認(rèn)為半導(dǎo)體和面板自動(dòng)化檢測(cè)的代名詞,而且更多強(qiáng)調(diào)的是貼裝、焊錫等表面缺陷的檢測(cè)。隨著技術(shù)的發(fā)展,已經(jīng)出現(xiàn)了3D-AOI產(chǎn)品。當(dāng)然,針對(duì)其他行業(yè)中的應(yīng)用,如紡織品、金屬等產(chǎn)品的表面檢測(cè),我們也可以這些檢測(cè)設(shè)備為AOI設(shè)備,只不過目前其他行業(yè)的應(yīng)用暫時(shí)沒有這么廣泛應(yīng)用,這種共識(shí)還沒有達(dá)成。 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)。

湖北aivsAOI生產(chǎn),AOI

  AOI檢測(cè)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(cè)速度與效率更高,檢測(cè)零缺陷的發(fā)展需求。AOI檢測(cè)的比較大的優(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(cè)標(biāo)準(zhǔn)和排除人為因素干擾,保證了檢測(cè)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)步中,AOI檢測(cè)不僅是一部檢測(cè)設(shè)備,對(duì)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(cè)技術(shù)將在半導(dǎo)體與電子電路檢測(cè)中將會(huì)發(fā)揮越來越重要的作用。傳統(tǒng)的同類檢測(cè)設(shè)備對(duì)于一些微小結(jié)構(gòu)檢測(cè)和細(xì)微的損傷檢測(cè)難以做到面面俱到。廣東遠(yuǎn)程操控AOI系統(tǒng)

目前常用的圖像識(shí)別算法為灰度相關(guān)算法,通過計(jì)算歸一化的相關(guān)來量化檢測(cè)圖像和標(biāo)準(zhǔn)圖像之間的相似程度。湖北aivsAOI生產(chǎn)

除光電傳感器外,AOI圖像采集過程中照明系統(tǒng)也非常重要,選擇比較好光源目的是保證被檢測(cè)物體的特征區(qū)別于其他背景,涉及到光源的光譜特性,光源顏色的色溫特性。高效率長(zhǎng)壽命,高亮度且均勻的光源是必須考慮的參數(shù),高亮度均勻性好的光源可以提高信噪比,而長(zhǎng)壽命高效率則可以提高設(shè)備的穩(wěn)定性,降低工作負(fù)荷。照明光源按照波長(zhǎng)分類可以分為可見波長(zhǎng)光源,特殊波長(zhǎng)光源??梢姴ㄩL(zhǎng)光源也就是一般現(xiàn)代工業(yè)AOI檢測(cè)設(shè)備中較常用的紅綠藍(lán)LED光源。湖北aivsAOI生產(chǎn)

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標(biāo)簽: AOI