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來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-01-16

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)行分類的過程。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(缺陷大小類型分類等)。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。AOI檢測(cè)主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、半導(dǎo)體和FPD面板。湖北插件AOI銷售

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模板匹配就是先設(shè)定已知模板,已知模板是AOI檢測(cè)中沒有缺陷的實(shí)物影像或較小重復(fù)單元影像,通常情況下PCBAOI檢測(cè)中以實(shí)物影像為已知模板,F(xiàn)PD AOI檢測(cè)中則是較小重復(fù)單元。將采集到的圖像與模板影像進(jìn)行重合比對(duì),然后平移到下一個(gè)單元進(jìn)行同樣比對(duì),出現(xiàn)灰階有差異的部分就被懷疑為缺陷,這里我們給灰階差異設(shè)定一個(gè)閾值,當(dāng)灰階差超過設(shè)定閾值后,就被判定為真正的缺陷。從細(xì)節(jié)上講,閾值的設(shè)定過于嚴(yán)格出現(xiàn)誤判的概率就會(huì)增加,而閾值設(shè)定過于寬松漏檢出的概率就會(huì)增加,因此,被檢測(cè)物體的特征提取可以提高比對(duì)的對(duì)位精度,進(jìn)而對(duì)檢測(cè)結(jié)果起到了決定性的作用。湖南不需要設(shè)置參數(shù)的AOI愛為視新一代智能插件AOI,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、先進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型,計(jì)算機(jī)視覺、圖形圖像處理等技術(shù)。

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    AOI檢測(cè)主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、半導(dǎo)體和FPD面板。因AOI檢測(cè)主要應(yīng)用于PCB、半導(dǎo)體及FPD等電子元器件生產(chǎn)過程中的檢測(cè)環(huán)節(jié),幾乎每一個(gè)電子元器件都需要進(jìn)行瑕疵檢測(cè),因此這些電子元器件的產(chǎn)量與AOI檢測(cè)的應(yīng)用結(jié)構(gòu)息息相關(guān)。因此,AOI檢測(cè)行業(yè)應(yīng)用需求結(jié)構(gòu)主要通過PCB、半導(dǎo)體和FPD的產(chǎn)量比例來(lái)進(jìn)行測(cè)算得到。經(jīng)初步測(cè)算,PCB是目前我國(guó)主要的AOI應(yīng)用領(lǐng)域,大概占AOI檢測(cè)總規(guī)模的。對(duì)于產(chǎn)品檢測(cè)來(lái)說,利用AOI技術(shù)能夠有效提升產(chǎn)品檢測(cè)分析的準(zhǔn)確性和完整性。隨著電子制造產(chǎn)業(yè)鏈的進(jìn)一步整合,檢測(cè)市場(chǎng)將不斷擴(kuò)容,AOI技術(shù)在終端應(yīng)用將持續(xù)得到突破,應(yīng)用領(lǐng)域拓展將為AOI檢測(cè)服務(wù)和設(shè)備的需求增長(zhǎng)增添動(dòng)力,市場(chǎng)規(guī)模存在較大成長(zhǎng)空間。

如果把AI視覺比作一個(gè)個(gè)體,那么深度學(xué)習(xí)便成為這一個(gè)體中重要的機(jī)體之一,許多功能的存在直接來(lái)源且依賴于它。直觀點(diǎn)說,深度學(xué)習(xí)算法成功運(yùn)用于計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)例如人臉識(shí)別、圖像**、物體檢測(cè)與追蹤等。人工檢測(cè)在早期的工業(yè)質(zhì)檢中占有一定的優(yōu)勢(shì),但隨著生產(chǎn)科技的不端更新進(jìn)步,制造環(huán)節(jié)對(duì)于檢驗(yàn)水平的要求也越來(lái)越高,顯然人工檢查已無(wú)法滿足,檢測(cè)程度越來(lái)越復(fù)雜化和精密化使得機(jī)器視覺迫切需要被應(yīng)用其中來(lái)承擔(dān)、平衡生產(chǎn)的強(qiáng)度及壓力。線掃描圖像傳感器的掃描寬度方向只有一個(gè)像素,通過移動(dòng)來(lái)獲得圖像,所有一般解析度比較好。

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    AOI檢測(cè)原理:通過攝像技術(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)行分類的過程。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),在整個(gè)AOI檢測(cè)中,其工作邏輯可以簡(jiǎn)單地分為:Step1:圖像采集階段(光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集);Step2:數(shù)據(jù)處理階段(數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換);Step3:圖像分析段(特征提取與模板比對(duì));Step4:缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段(缺陷大小類型分類等)。在整個(gè)AOI系統(tǒng)運(yùn)作中,所有的判定基礎(chǔ)都是基于攝影得到的圖像,因?yàn)閿z影得到的圖像被用于與系統(tǒng)中的模板做對(duì)比,所以獲取圖像信息的精確性對(duì)于檢測(cè)結(jié)果非常重要!若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。 對(duì)于產(chǎn)品檢測(cè)來(lái)說,利用AOI技術(shù)能夠有效提升產(chǎn)品檢測(cè)分析的準(zhǔn)確性和性。上海遠(yuǎn)程操控AOI外觀檢測(cè)

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(lái)的不利影響。湖北插件AOI銷售

爐后皮帶線模式:支持,且可以多機(jī)種共線生產(chǎn);支持NGbuffer對(duì)接;支持多工位語(yǔ)音播報(bào)、自定義語(yǔ)音播報(bào)內(nèi)容;通訊方式:支持標(biāo)準(zhǔn)接口、定制接口;追溯:可實(shí)時(shí)輸出。支持按條碼、二維碼、機(jī)型、時(shí)間等維度追溯;條碼識(shí)別:支持識(shí)別一維碼(128碼),二維碼(QR/DM碼);畫面顯示:1、主圖畫面動(dòng)態(tài)與靜態(tài)結(jié)合,便于員工觀察;2、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色,適應(yīng)各種顏色底板;學(xué)習(xí):1、支持系統(tǒng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練,學(xué)習(xí)越多效果越好;2、支持本地學(xué)習(xí);湖北插件AOI銷售

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