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)三個部分。因為攝影得到的圖像被用于與模板做對比,所以獲取的圖像信息準(zhǔn)確性對于檢測結(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物體的特征點,那么也就無法談到準(zhǔn)確的檢出。下面我們對光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng),照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分逐一分析介紹。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。二極管吸收光線強度不同時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弱,進而實現(xiàn)識別不同被檢測物體的目的。在線AOI光學(xué)檢測能夠針對廠家的多個參數(shù)進行檢測,基本上產(chǎn)品的所有需要檢測的部位,并且檢測出更加準(zhǔn)確。上海插件AOI設(shè)備
網(wǎng)絡(luò):千兆網(wǎng)卡結(jié)構(gòu)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(jié)果On-linesensorlessdetection,PCBAflowthroughthefastgivesresults寬度與高度可調(diào),適應(yīng)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(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結(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(visualperception)機制構(gòu)建,可以進行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。作為圖像識別領(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(luò)將用于提取圖像的判別特征,再通過分類器進行學(xué)習(xí)和識別。 江蘇新一代AOI相關(guān)值大于或等于臨界相關(guān)值的為正常圖像,為異常圖像本社導(dǎo)入的AOI設(shè)備采用歸一化的彩色相關(guān)算法。
人工智能成為了時下科技的關(guān)鍵詞之一,生活中有越來越多的人工智能產(chǎn)物走進我們的視野,其中AI視覺的這一產(chǎn)業(yè)鏈也在迅速地延伸,AI視覺中的各種硬件和算法也隨之衍生,AI視覺主要通過對圖像的分析處理進而識別得出相應(yīng)需要的視覺結(jié)果。AI視覺的產(chǎn)生給現(xiàn)代企業(yè)的生產(chǎn)制造提供了更高效的檢測方式,同時帶來了更多的機遇,AI視覺檢測的優(yōu)勢遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了人工檢測。 而在現(xiàn)實中的生產(chǎn)檢測中,AI視覺的亮點則在多方面呈現(xiàn)。愛為視(AIVS)視覺檢測設(shè)備,更是走在行業(yè)前列。
AOI(automaticallyopticalinspection)是光學(xué)自動檢測,顧名思義是通過光學(xué)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(shù)中的一種檢測技術(shù),中心技術(shù)點如何獲得準(zhǔn)確且高質(zhì)量的光學(xué)圖像并加工處理。AOI檢測技術(shù)應(yīng)運而生的背景是電子元件集成度與精細(xì)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(biāo)準(zhǔn)和排除人為因素干擾,保證了檢測結(jié)果的穩(wěn)定性,可重復(fù)性和準(zhǔn)確性,及時發(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)展進步的,AOI檢測不僅只是一部檢測設(shè)備,對大量不良結(jié)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(yù)期未來AOI檢測技術(shù)將在半導(dǎo)體與電子電路檢測中將會發(fā)揮越來越重要的作用。傳統(tǒng)的同類檢測設(shè)備對于一些微小結(jié)構(gòu)檢測和細(xì)微的損傷檢測難以做到面面俱到。
在現(xiàn)代工業(yè)自動化生產(chǎn)中,連續(xù)大批量生產(chǎn)中每一個制作過程都是有一定的次品率的,單獨去看雖然比率很小,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)過完整制程后再次去剔除次品,成本會高很多(例如,如果錫膏印刷工序存在定位偏差,且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發(fā)現(xiàn),那么返修的成本將會是原成本的100倍以上),因此及時檢測以及次品剔除對質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的,也是制造業(yè)進一步升級的重要基石。當(dāng)自動檢測時,機器通過攝像頭自動掃描PCB,采集圖像,測試的焊點與數(shù)據(jù)庫中的合格的參數(shù)進行比較。上海智能AOI設(shè)備
伴隨著元器件的微型化、細(xì)間距化等密度特征越來越明顯,生產(chǎn)品質(zhì)以及產(chǎn)能的需求不斷擴增。上海插件AOI設(shè)備
光電轉(zhuǎn)化器可以分為CCD(chargeCouplingdiode)和CMOS(complementarymetaloxidesemiconductor)兩種。因為制作工藝與設(shè)計不同,CCD與CMOS傳感器工作原理主要表現(xiàn)為數(shù)字電荷傳送的方式的不同,工作原理如下圖所示,CCD采用硅基半導(dǎo)體加工工藝,并設(shè)置了垂直和水平移位寄存器,電極所產(chǎn)生的電場推動電荷鏈接方式傳輸?shù)街虚g模數(shù)轉(zhuǎn)換器。這樣的結(jié)構(gòu)與設(shè)計很難集成很多的感光單元,制造成本高且功耗大;而CMOS采用無機半導(dǎo)體加工工藝,每像素設(shè)計了額外的電子電路,每個像素都可以被定位,而無需CCD中那樣的電荷移位設(shè)計,對圖像信息的讀取速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于CCD芯片,因光暈和拖尾等過度曝光而產(chǎn)生的非自然現(xiàn)象的發(fā)生頻率要低得多,價格和功耗比CCD光電轉(zhuǎn)化器也低,但其缺點是半導(dǎo)體工藝制作的像素單元缺陷多,靈敏度會有一些問題,同時,為每個像素電子電路提供所需的額外空間不會作為光敏區(qū)域。芯片表面上的光敏區(qū)域部分(定義為填充因子)小于CCD芯片。從理論上講,這個原因?qū)е驴梢允占膱D像信息光子數(shù)會有所減少,所以,CMOS光電轉(zhuǎn)化元件一般需要搭配高亮度光源,噪音也比較大。上海插件AOI設(shè)備
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