專業(yè)AOI供應(yīng)

    光源:八側(cè)面多角度高亮條形光源相機(jī)：標(biāo)配2000萬(wàn)CCD全彩工業(yè)面陣相機(jī)（可選配1200萬(wàn)/2500萬(wàn)/2900萬(wàn)）FOV：400*300mm可檢PCBA尺寸：寬度400mm，長(zhǎng)度不限；可選配寬度750mm，長(zhǎng)度不限CPU：inteli59600KF；GPU：NVIDIA獨(dú)立顯卡顯存：8G/6G內(nèi)存/硬盤(pán)存儲(chǔ)：16GDDR4/2T操作系統(tǒng)：：22寸/，率先對(duì)AOI進(jìn)行變革。采用深度學(xué)習(xí)算法，解決AOI編程復(fù)雜、誤報(bào)多的行業(yè)痛點(diǎn)，為客戶提供智能的插件檢測(cè)方案。公司團(tuán)隊(duì)深耕計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域、圖形、圖像領(lǐng)域16余年，擁有20年行業(yè)背景。合作客戶覆蓋工控、電源、電力、家電、汽車(chē)電子、醫(yī)療電子、消費(fèi)電子等多個(gè)行業(yè)。在長(zhǎng)期的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中以高效的服務(wù)贏得廣大客戶的信賴及推介.。 圖像傳感器是AOI系統(tǒng)采集圖像的基礎(chǔ)，目前市面上大多數(shù)廠商選擇使用面陣相機(jī)。專業(yè)AOI供應(yīng)

支持客戶離線編程、客戶遠(yuǎn)程調(diào)控、遠(yuǎn)程調(diào)試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)。愛(ài)為視智能科技是新一代AI視覺(jué)前沿技術(shù)公司,率先對(duì)AOI進(jìn)行變革.采用深度學(xué)習(xí)算法,解決AOI編程復(fù)雜,誤報(bào)多的行業(yè)痛點(diǎn),為客戶提供智能的插件檢測(cè)方案.公司團(tuán)隊(duì)深耕計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,圖形,圖像領(lǐng)域16余年.擁有20年行業(yè)背景.合作客戶覆蓋工控,電源,電力.家電.汽車(chē)電子.醫(yī)療電子.消費(fèi)電子等多個(gè)行業(yè).在長(zhǎng)期的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中以高效的服務(wù)贏得廣大客戶的信賴及推介.歡迎您的來(lái)電咨詢合作。上海新一代智能AOI檢測(cè)設(shè)備傳統(tǒng)的同類檢測(cè)設(shè)備對(duì)于一些微小結(jié)構(gòu)檢測(cè)和細(xì)微的損傷檢測(cè)難以做到面面俱到。

光電轉(zhuǎn)化器可以分為CCD（chargeCouplingdiode）和CMOS（complementarymetaloxidesemiconductor）兩種。因?yàn)橹谱鞴に嚺c設(shè)計(jì)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(chǎng)推動(dòng)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(jì)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(wú)機(jī)半導(dǎo)體加工工藝，每像素設(shè)計(jì)了額外的電子電路，每個(gè)像素都可以被定位，而無(wú)需CCD中那樣的電荷移位設(shè)計(jì)，對(duì)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(guò)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(jià)格和功耗比CCD光電轉(zhuǎn)化器也低，但其缺點(diǎn)是半導(dǎo)體工藝制作的像素單元缺陷多，靈敏度會(huì)有一些問(wèn)題，同時(shí)，為每個(gè)像素電子電路提供所需的額外空間不會(huì)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(gè)原因?qū)е驴梢允占膱D像信息光子數(shù)會(huì)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。

  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)的比較大的優(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)步中，AOI檢測(cè)不僅是一部檢測(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。無(wú)需設(shè)置參數(shù)：1.采用智能算法、自動(dòng)框圖比例高；2.無(wú)需抽色、無(wú)需調(diào)飽和度、色相、無(wú)需調(diào)容忍度、閾值。

    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(jì)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(jué)（visualperception）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(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(wèn)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(guò)分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。畫(huà)面顯示：1、主圖畫(huà)面都有顯示器件框，便于觀察器件是否被識(shí)別；2、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色；3、可依據(jù)客戶需求，自由定義器件中文名；4、不良器件圖靜態(tài)顯示。 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。AOI

自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)機(jī)的速度是人類所不能奇跡的，較寬的光譜響應(yīng)范圍使得其可以實(shí)現(xiàn)人眼所不能看到的紅外測(cè)量。專業(yè)AOI供應(yīng)

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(méi)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(guò)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(guò)于嚴(yán)格出現(xiàn)誤判的概率就會(huì)增加，而閾值設(shè)定過(guò)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。專業(yè)AOI供應(yīng)

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