湖南不需要設(shè)置參數(shù)的AOI系統(tǒng)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-02-11

    圖像采集階段(光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集)AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng),照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個(gè)部分。因?yàn)閿z影得到的圖像被用于與模板做對(duì)比,所以獲取的圖像信息準(zhǔn)確性對(duì)于檢測(cè)結(jié)果非常重要,可以想象一下,如果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。下面我們對(duì)光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng),照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個(gè)部分逐一分析介紹。首先,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)。是獲得圖像的”眼睛”,原理都是光電二極管接受到被檢測(cè)物體反射的光線,光能轉(zhuǎn)化產(chǎn)生電荷,轉(zhuǎn)化后的電荷被光電傳感器中的電子元件收集,傳輸形成電壓模擬信號(hào)。二極管吸收光線強(qiáng)度不同時(shí)生成的模擬電壓大小不同,依次輸出模擬電壓值被轉(zhuǎn)化為數(shù)字灰階0-255值,灰階值反映了物體反射光的強(qiáng)弱,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)識(shí)別不同被檢測(cè)物體的目的。 存在的主要問(wèn)題是,當(dāng)一些檢查對(duì)象是不可見(jiàn)的,或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來(lái)了。湖南不需要設(shè)置參數(shù)的AOI系統(tǒng)

湖南不需要設(shè)置參數(shù)的AOI系統(tǒng),AOI

照明光源按照波長(zhǎng)分類可以分為可見(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。特殊波長(zhǎng)光源一般是指紅外或紫外波長(zhǎng)光源,一些特殊材料在可見(jiàn)光范圍內(nèi)吸收差別不大,灰階變化不明顯時(shí)可以考慮采用特殊波長(zhǎng)光源,比如說(shuō)利用紫外光能量高可以激發(fā)熒光材料的原理,檢測(cè)具有熒光發(fā)光特性物質(zhì)微殘留時(shí)紫外光源就是一種比較有效的手段,因材料成分與紅外光譜有對(duì)應(yīng)關(guān)系的原理,紅外光源對(duì)不具有發(fā)光性質(zhì)的有機(jī)化合物殘留缺陷檢出就有很大的作用,甚至可以實(shí)現(xiàn)成分分析。特殊光源中,利用偏振光與物體相互作用后偏振態(tài)的變化,利用光學(xué)干涉原理的白光干涉(whitelightinterferometry)在特定缺陷檢測(cè)中的得到了應(yīng)用,例如通過(guò)相干光的干涉圖案計(jì)算出對(duì)應(yīng)的相位差和光程差,可以測(cè)量出被測(cè)物體與參考物體之間的差異,且分辨率與精度為可以達(dá)到亞波長(zhǎng)。江西插件AOI銷售在線AOI光學(xué)檢測(cè)是一種連接網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)的一種方式,這種檢測(cè)模式解決需要將產(chǎn)品進(jìn)行送檢的麻煩。

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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(guò)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(guò)PCB、半導(dǎo)體和FPD的產(chǎn)量比例來(lái)進(jìn)行測(cè)算得到。從AOI檢測(cè)設(shè)備應(yīng)用需求分布情況來(lái)看,根據(jù)Yole調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,2019年全球AOI檢測(cè)設(shè)備應(yīng)用較多的是PCB行業(yè),占到總體市場(chǎng)的69%。

視覺(jué)世界,是無(wú)限變化的,系統(tǒng)設(shè)計(jì)者有無(wú)數(shù)種方法使用視覺(jué)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(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù),來(lái)得到很好的解決的。因此,如果你的應(yīng)用,需要一種算法來(lái)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。基于圖像檢查的基本原理是:每個(gè)具有明顯對(duì)比度的圖像都是可以被檢查的。

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在線AOI光學(xué)檢測(cè)能夠針對(duì)廠家的多個(gè)參數(shù)進(jìn)行檢測(cè),基本上產(chǎn)品的所有需要檢測(cè)的部位,并且檢測(cè)出更加準(zhǔn)確。湖南不需要設(shè)置參數(shù)的AOI系統(tǒng)

    AOI(automaticallyopticalinspection)是光學(xué)自動(dòng)檢測(cè),顧名思義是通過(guò)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(lái)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(lái)越重要的作用。 湖南不需要設(shè)置參數(shù)的AOI系統(tǒng)

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標(biāo)簽: AOI