筑夢(mèng)青春,實(shí)踐啟航——贛州市前沿職業(yè)技術(shù)學(xué)校暑期思政課社會(huì)實(shí)
熱血青春,軍訓(xùn)終章 —— 贛州市前沿職業(yè)技術(shù)學(xué)校2024級(jí)新
開學(xué)***天:你好,新同學(xué)!
青春追光,篤行致遠(yuǎn)!前沿職校2023秋季學(xué)期開學(xué)儀式暨新生軍
關(guān)于中小學(xué)生暑假安全知識(shí)
是時(shí)候打破成見了!職業(yè)教育開啟大變革
安全不“放假” ,這些防溺水知識(shí)務(wù)必牢記!
學(xué)生安全溫馨提醒:小暑才交雨漸晴,溺水危險(xiǎn)記心上
矢志傳承浙大西遷精神,精英教育鑄造求是高地,贛州市前沿職業(yè)技
恭祝!全國(guó)無人機(jī)行業(yè)產(chǎn)教融合共同體成立 我校當(dāng)選為副理事長(zhǎng)單
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。當(dāng)自動(dòng)檢測(cè)時(shí),機(jī)器通過攝像頭自動(dòng)掃描PCB,采集圖像,測(cè)試的焊點(diǎn)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的合格的參數(shù)進(jìn)行比較。上海新一代AOI
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);山東新一代AOI銷售AOI通過人工光源LED燈光代替自然光,光學(xué)透鏡和CCD代替人眼,已經(jīng)編好程的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較、分析和判斷。
本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)(Feedforward Neural Networks),是深度學(xué)習(xí)(deep learning)的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺(visual perception)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)模圖像分類問題,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將用于提取圖像的判別特征,再通過分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別
在傳統(tǒng)機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)算法之間進(jìn)行對(duì)比對(duì)比和選擇。一方面,相較于傳統(tǒng)機(jī)器視覺解決方案,深度學(xué)習(xí)的一個(gè)明顯優(yōu)勢(shì)是高效壓縮視覺機(jī)器開發(fā)的時(shí)間,目前深度學(xué)習(xí)算法在醫(yī)療、生命科學(xué)、食品等行業(yè)領(lǐng)域上都有一定較大程度的應(yīng)用發(fā)展。深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)視覺專業(yè)應(yīng)用程序難題轉(zhuǎn)化為非視覺**能夠解決的問題。這樣一來,使得機(jī)器視覺系統(tǒng)更簡(jiǎn)單易用。同時(shí),計(jì)算機(jī)及相機(jī)檢測(cè)也更為精確。機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)也要根據(jù)其應(yīng)用程序類型、處理的數(shù)據(jù)量、處理能力進(jìn)行選擇。AOI是全自動(dòng)化,可以持續(xù)不斷地對(duì)同一件事物進(jìn)行觀察而不會(huì)感到疲勞,這對(duì)于效率的提升而言是十分重要的。
照明光源按照波長(zhǎng)分類可以分為可見波長(zhǎng)光源,特殊波長(zhǎng)光源??梢姴ㄩL(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)。若干個(gè)光電轉(zhuǎn)化器以行列的方式進(jìn)行排列形成矩陣就構(gòu)成了圖像傳感器。福建新一代AOI
軟件輔助建模:極速建模,一鍵智能搜索80多種器件。上海新一代AOI
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。上海新一代AOI
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