光源:八側(cè)面多角度高亮條形光源相機：標配2000萬CCD全彩工業(yè)面陣相機（可選配1200萬/2500萬/2900萬）FOV：400*300mm可檢PCBA尺寸：寬度400mm，長度不限；可選配寬度750mm，長度不限CPU：inteli59600KF；GPU：NVIDIA獨立顯卡顯存：8G/6G內(nèi)存/硬盤存儲：16GDDR4/2T操作系統(tǒng)：：22寸/，率先對AOI進行變革。采用深度學習算法，解決AOI編程復(fù)雜、誤報多的行業(yè)痛點，為客戶提供智能的插件檢測方案。公司團隊深耕計算機視覺領(lǐng)域、圖形、圖像領(lǐng)域16余年，擁有20年行業(yè)背景。合作客戶覆蓋工控、電源、電力、家電、汽車電子、醫(yī)療電子、消費電子等多個行業(yè)。在長期的經(jīng)營活動中以高效的服務(wù)贏得廣大客戶的信賴及推介。 AOI是新興起的一種新型測試技術(shù)，但發(fā)展迅速，很多廠家都推出了AOI測試設(shè)備。福建3dAOI檢測設(shè)備

AOI（automaticallyopticalinspection）是光學自動檢測，顧名思義是通過光學系統(tǒng)成像實現(xiàn)自動檢測的一種手段，是眾多自動圖像傳感檢測技術(shù)中的一種檢測技術(shù)，中心技術(shù)點如何獲得準確且高質(zhì)量的光學圖像并加工處理。AOI檢測技術(shù)應(yīng)運而生的背景是電子元件集成度與精細化程度高，檢測速度與效率更高，檢測零缺陷的發(fā)展需求。AOI檢測的比較大優(yōu)點是節(jié)省人力，降低成本，提高生產(chǎn)效率，統(tǒng)一檢測標準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)展進步的現(xiàn)在，AOI檢測不僅只是一部檢測設(shè)備，對大量不良結(jié)果進行分類和統(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。 上海3dAOI測試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)下游客戶的要求進行主機設(shè)備的調(diào)整或是軟件的二次開發(fā)。

從廣義上來說，MVI是一種模擬和拓展人類眼、腦、手的功能的一種技術(shù)，在不同的應(yīng)用領(lǐng)域其定義可能有著細微的差別，但都離開不了兩個根本的方法與技術(shù)，即從圖像中獲取所需信息，然后反饋給自動化執(zhí)行機構(gòu)完成特定的任務(wù)?？梢哉f基于任何圖像傳感方法（如可見光成像、紅外成像、X光成像、超聲成像等等）的自動化檢測技術(shù)都可以認為是MVI或AVI。當采用光學成像方法時，MVI實際上就變?yōu)锳OI。因此AOI可以認為是MVI的一種特例。根據(jù)成像方法的不同，AOI又可分為三維（3D）AOI和二維（2D）AOI，三維AOI主要用于物體外形幾何參數(shù)的測量、零件分組、定位、識別、機器人引導(dǎo)等場合；二維AOI主要用于產(chǎn)品外觀（色彩、缺陷等）檢測、不同物體或外觀分類、良疵品檢測與分類等場合。

AOI是新興起的一種新型測試技術(shù)，但發(fā)展迅速，很多廠家都推出了AOI測試設(shè)備。當自動檢測時，機器通過攝像頭自動掃描PCB，采集圖像，測試的焊點與數(shù)據(jù)庫中的合格的參數(shù)進行比較，經(jīng)過圖像處理，檢查出PCB上缺陷，并通過顯示器或自動標志把缺陷顯示/標示出來，供維修人員修整。areaofinterest在遙感與地理信息系統(tǒng)的一些軟件中對研究區(qū)域的叫法。運用高速高精度視覺處理技術(shù)自動檢測PCB板上各種不同帖裝錯誤及焊接缺陷。PCB板的范圍可從細間距高密。度板到低密度大尺寸板，并可提供在線檢測方案，以提高生產(chǎn)效率，及焊接質(zhì)量。通過使用AOI作為減少缺陷的工具，在裝配工藝過程的早期查找和消除錯誤，以實現(xiàn)良好的過程控制。早期發(fā)現(xiàn)缺陷將避免將壞板送到隨后的裝配階段，AOI將減少修理成本將避免報廢不可修理的電路板。 質(zhì)量可靠的AOI檢測儀專業(yè)的光源及合理打光方案是機器視覺的技術(shù)，判斷檢測系統(tǒng)是否穩(wěn)定可靠。

一臺機器視覺設(shè)備通?？梢园喾N配置以及多種原理、算法，這主要還是取決與對設(shè)備功能的需求及結(jié)構(gòu)設(shè)計的復(fù)雜程度。而其中，運用深度學習算法不單單可以代替人力實現(xiàn)日常檢測，還擁有計算機系統(tǒng)的強悍的性能速度，這在很大程度上加快了整體生產(chǎn)的進程。就進一步分析而言，深度學習算法為圖像的分析處理進一步概念化、完整化。相較于傳統(tǒng)的圖像處理，深度學習更具有自學算法模式，可以根據(jù)標記的現(xiàn)有對圖像，對其好壞來進行判斷。圖像傳感器、鏡頭和光源三者組合構(gòu)成了大多數(shù)自動光學檢測系統(tǒng)中感知單元。廣州3dAOI檢測

隨著電子技術(shù)、圖像傳感技術(shù)和計算機技術(shù)的快速發(fā)展，AOI技術(shù)成為表面缺陷檢測的重要手段。福建3dAOI檢測設(shè)備

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