在5G移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)浪潮引發(fā)了社會(huì)和商業(yè)的變革，電子制造業(yè)與所有行業(yè)一樣遭遇巨大沖擊，轉(zhuǎn)型升級(jí)迫在眉睫。愛(ài)為視小編和您談?wù)劆t前插件AOI。AIVS-D系列在線(xiàn)PCBA插件AOI通過(guò)1200或2000萬(wàn)高分辨率的工業(yè)相機(jī)，從PCBA俯視拍照，通過(guò)AI技術(shù)，深度學(xué)習(xí)算法、圖形圖像處理，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)檢測(cè)PCBA插件元器件的錯(cuò)件、漏件、反向、多件、浮高、歪斜等不良缺陷。插件AOI設(shè)備可應(yīng)用于波峰焊爐前，檢測(cè)完之后對(duì)有問(wèn)題的器件進(jìn)行修正，之后過(guò)波峰焊，減少糾錯(cuò)成本；將問(wèn)題攔截在萌芽階段；下面我們談?wù)勥@個(gè)DIP插件爐前檢測(cè)-落地式的功能。對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究始于二十世紀(jì)80至90年代，時(shí)間延遲網(wǎng)絡(luò)和LeNet-5是較早出現(xiàn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。福建專(zhuān)業(yè)AOI升級(jí)換代

AI視覺(jué)檢測(cè)代替人工檢測(cè)實(shí)現(xiàn)了非接觸、高效率、高精度的檢測(cè)優(yōu)勢(shì)，在工業(yè)檢測(cè)中成為一種剛需。它通過(guò)相機(jī)拍照獲取圖像、對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別、處理從而達(dá)到檢測(cè)的目的。機(jī)器視覺(jué)可自動(dòng)識(shí)別被測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷，如金屬外觀(guān)不良檢測(cè)、印刷電路板缺陷檢測(cè)等。AI視覺(jué)為人類(lèi)解放生產(chǎn)力提供了重要的支撐，使現(xiàn)代的生產(chǎn)制造更加地智能化、自動(dòng)化。帶動(dòng)了企業(yè)生產(chǎn)效益的提升，進(jìn)而為整體經(jīng)濟(jì)的上漲貢獻(xiàn)了巨大的力量，經(jīng)濟(jì)與科技相互反饋，AI視覺(jué)在未來(lái)將有更多的拓展性、與更高的先進(jìn)性。江蘇新一代智能AOI研發(fā)光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng)指的是光電二極管器件和與之搭配的成像系統(tǒng)。

    本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類(lèi)包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)（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(jué)（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(shí)別領(lǐng)域的中心算法之一，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(lèi)問(wèn)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(guò)分類(lèi)器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。畫(huà)面顯示：1、主圖畫(huà)面都有顯示器件框，便于觀(guān)察器件是否被識(shí)別；2、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色；3、可依據(jù)客戶(hù)需求，自由定義器件中文名；4、不良器件圖靜態(tài)顯示。

    AOI檢測(cè)基本原理與設(shè)備構(gòu)成：AOI檢測(cè)原理是采用攝像技術(shù)將被檢測(cè)物體的反射光強(qiáng)以定量化的灰階值輸出，通過(guò)與標(biāo)準(zhǔn)圖像的灰階值進(jìn)行比較，分析判定缺陷并進(jìn)行分類(lèi)的過(guò)程。與人工檢查做一個(gè)形象的比喻，AOI采用的普通LED或特殊光源相當(dāng)于人工檢查時(shí)的自然光，AOI采用的光學(xué)傳感器和光學(xué)透鏡相當(dāng)于人眼，AOI的圖像處理與分析系統(tǒng)就相當(dāng)于人腦，即“看”與“判”兩個(gè)環(huán)節(jié)。因此，AOI檢測(cè)的工作邏輯可以簡(jiǎn)單地分為圖像采集階段（光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集），數(shù)據(jù)處理階段（數(shù)據(jù)分類(lèi)與轉(zhuǎn)換），圖像分析段（特征提取與模板比對(duì)）和缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段（缺陷大小類(lèi)型分類(lèi)等）。為了支持和實(shí)現(xiàn)AOI檢測(cè)的上述四個(gè)功能，AOI設(shè)備的硬件系統(tǒng)也就包括工作平臺(tái)，成像系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)四個(gè)部分，是一個(gè)集成了機(jī)械，自動(dòng)化，光學(xué)和軟件等多學(xué)科的自動(dòng)化設(shè)備。 深度學(xué)習(xí)的主要優(yōu)勢(shì)是隨著數(shù)據(jù)量的增加，它們可以進(jìn)行持續(xù)性的改進(jìn)。

除光電傳感器外，AOI圖像采集過(guò)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(lèi)可以分為可見(jiàn)波長(zhǎng)光源，特殊波長(zhǎng)光源?？梢?jiàn)波長(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。圖像采集器看不清楚或看不到被檢測(cè)物體的特征點(diǎn)，那么也就無(wú)法談到準(zhǔn)確的檢出。山東遠(yuǎn)程操控AOI光學(xué)檢測(cè)

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(lèi)和統(tǒng)計(jì)，可以發(fā)現(xiàn)不良發(fā)生的原因。福建專(zhuān)業(yè)AOI升級(jí)換代

在現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，連續(xù)大批量生產(chǎn)中每一個(gè)制作過(guò)程都是有一定的次品率的，單獨(dú)去看雖然比率很小，但是相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的重要瓶頸，并且在經(jīng)過(guò)完整制程后再次去剔除次品，成本會(huì)高很多（例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問(wèn)題直到芯片貼裝后的在線(xiàn)測(cè)試才被發(fā)現(xiàn)，那么返修的成本將會(huì)是原成本的100倍以上），因此及時(shí)檢測(cè)以及次品剔除對(duì)質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進(jìn)一步升級(jí)的重要基石。福建專(zhuān)業(yè)AOI升級(jí)換代

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