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中的一種檢測技術，中心技術點如何獲得準確且高質量的光學圖像并加工處理。AOI檢測技術應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，保證了檢測結果的穩(wěn)定性，可重復性和準確性，及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的不良，確保出貨質量。在人工智能技術與大數(shù)據(jù)發(fā)展進步的，AOI檢測不僅只是一部檢測設備，對大量不良結果進行分類和統(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，可以預期未來AOI檢測技術將在半導體與電子電路檢測中將會發(fā)揮越來越重要的作用。對于產(chǎn)品檢測來說，利用AOI技術能夠有效提升產(chǎn)品檢測分析的準確性和性。廣東不需要設置參數(shù)的AOI

AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。因AOI檢測主要應用于PCB、半導體及FPD等電子元器件生產(chǎn)過程中的檢測環(huán)節(jié)，幾乎每一個電子元器件都需要進行瑕疵檢測，因此這些電子元器件的產(chǎn)量與AOI檢測的應用結構息息相關。因此，AOI檢測行業(yè)應用需求結構主要通過PCB、半導體和FPD的產(chǎn)量比例來進行測算得到。從AOI檢測設備應用需求分布情況來看，根據(jù)Yole調研數(shù)據(jù)顯示，2019年全球AOI檢測設備應用較多的是PCB行業(yè)，占到總體市場的69%。湖南爐前AOI生產(chǎn)AOI檢測儀有很高的自潔能力，不能給生產(chǎn)環(huán)境尤其被測工件本身帶來二次污染，這會影響系統(tǒng)構件的材料選型。

爐后皮帶線模式:支持，且可以多機種共線生產(chǎn)；支持NGbuffer對接；支持多工位語音播報、自定義語音播報內(nèi)容；通訊方式：支持標準接口、定制接口；追溯:可實時輸出。支持按條碼、二維碼、機型、時間等維度追溯；條碼識別:支持識別一維碼（128碼）,二維碼（QR/DM碼）；畫面顯示:1、主圖畫面動態(tài)與靜態(tài)結合，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，適應各種顏色底板；學習:1、支持系統(tǒng)學習訓練，學習越多效果越好；2、支持本地學習；

    網(wǎng)絡：千兆網(wǎng)卡結構簡約，便于快速安裝Simplestructureeasytoinstallquickly落地式安裝，無需改動流水線Floormounted,noneedtochangetheassemblyline在線無感檢測，PCBA流過快速給出結果On-linesensorlessdetection,PCBAflowthroughthefastgivesresults寬度與高度可調，適應性強Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色檢測項目（黑電感字符檢測、器件與底板同色的器件檢測、鋁電容頂部字符識別、黑灰電容字符識別、電池座方向識別、小鐵片檢測、聚丙烯電容字符識別、電線檢測、變壓器字符識別、晶振字符識別、螺紋/光頭射頻頭檢測、蜂鳴器方向檢測、東倒西歪的電容極性識別）本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學習（deeplearning）的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺（visualperception）機制構建，可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習。作為圖像識別領域的中心算法之一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在學習數(shù)據(jù)充足時有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問題，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡將用于提取圖像的判別特征，再通過分類器進行學習和識別。 AOI檢測不僅是一部檢測設備，對大量不良結果進行分類和統(tǒng)計，可以發(fā)現(xiàn)不良發(fā)生的原因。

本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺（visual perception）機制構建，可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習。作為圖像識別領域的算法之一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在學習數(shù)據(jù)充足時有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問題，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡將用于提取圖像的判別特征，再通過分類器進行學習和識別插件爐前檢測可以利用數(shù)據(jù)庫實時保存檢測的狀態(tài)和結果，幫助、分析產(chǎn)品出錯和誤檢原因。河南新一代智能AOI光學檢測

采用高分辨率工業(yè)相機和智能圖像分析，檢測電子電路板上插件元器件多、錯、漏、反等缺陷。廣東不需要設置參數(shù)的AOI

用雙眼觀察世界是人類與生俱來的、非常重要的生物功能之一，也是人類認識世界和改造世界的主要途徑。而在漫長的文明演化的道路中，為了彌補人類視覺的天然短板，看到更廣闊的世界，善于利用工具的人類發(fā)明了機器，從模仿人類視覺開始，漸漸步入超越人類視覺的道路，隨著人工智能的步伐不斷演進。早期機器局限于感光材料和技術只能記錄黑白色彩，直至19世紀末光學研究出現(xiàn)新的突破，彩色在攝影師帶有濾鏡的拍攝和后期合成中顯現(xiàn)，使得機器視覺邁上首步臺階。廣東不需要設置參數(shù)的AOI

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