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    AOI檢測基本原理與設(shè)備構(gòu)成：AOI檢測原理是采用攝像技術(shù)將被檢測物體的反射光強(qiáng)以定量化的灰階值輸出，通過與標(biāo)準(zhǔn)圖像的灰階值進(jìn)行比較，分析判定缺陷并進(jìn)行分類的過程。與人工檢查做一個形象的比喻，AOI采用的普通LED或特殊光源相當(dāng)于人工檢查時的自然光，AOI采用的光學(xué)傳感器和光學(xué)透鏡相當(dāng)于人眼，AOI的圖像處理與分析系統(tǒng)就相當(dāng)于人腦，即“看”與“判”兩個環(huán)節(jié)。因此，AOI檢測的工作邏輯可以簡單地分為圖像采集階段（光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集），數(shù)據(jù)處理階段（數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換），圖像分析段（特征提取與模板比對）和缺陷報(bào)告階段四個階段（缺陷大小類型分類等）。為了支持和實(shí)現(xiàn)AOI檢測的上述四個功能，AOI設(shè)備的硬件系統(tǒng)也就包括工作平臺，成像系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)四個部分，是一個集成了機(jī)械，自動化，光學(xué)和軟件等多學(xué)科的自動化設(shè)備。 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。上海aivsAOI銷售

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(jìn)行學(xué)習(xí)和識別福建aivsAOI外觀檢測愛為視新一代智能插件AOI，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、先進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型，計(jì)算機(jī)視覺、圖形圖像處理等技術(shù)。

  AOI檢測技術(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(jìn)步中，AOI檢測不僅是一部檢測設(shè)備，對大量不良結(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。

如果把AI視覺比作一個個體，那么深度學(xué)習(xí)便成為這一個體中重要的機(jī)體之一，許多功能的存在直接來源且依賴于它。直觀點(diǎn)說，深度學(xué)習(xí)算法成功運(yùn)用于計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)例如人臉識別、圖像**、物體檢測與追蹤等。人工檢測在早期的工業(yè)質(zhì)檢中占有一定的優(yōu)勢，但隨著生產(chǎn)科技的不端更新進(jìn)步，制造環(huán)節(jié)對于檢驗(yàn)水平的要求也越來越高，顯然人工檢查已無法滿足，檢測程度越來越復(fù)雜化和精密化使得機(jī)器視覺迫切需要被應(yīng)用其中來承擔(dān)、平衡生產(chǎn)的強(qiáng)度及壓力。與人工檢查做一個形象的比喻，AOI采用的普通LED或特殊光源相當(dāng)于人工檢查時的自然光。

多重智能算法檢測：1、智能識別鋁電容頂部字符；2、智能識別黑灰電容字符；3、智能識別黑電感字符或方向；4、智能識別電池座方向；5、小鐵片檢測；6、智能識別聚丙烯電容字符；7、電線檢測；8、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測；9、智能識別變壓器字符；10、智能識別蜂鳴器方向；11、智能識別晶振字符；12、智能識別東倒西歪的電容極性。13、三極管方向檢測；14、橋堆方向檢測支持客戶離線編程、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)。取而代之的是自動檢測技術(shù)，其在生產(chǎn)中承擔(dān)著重要的角色。對于裝配過程中錯誤的前期查找、消除起關(guān)鍵作用。江蘇專業(yè)AOI銷售

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。上海aivsAOI銷售

    AOI圖像采集的一個關(guān)鍵步驟是控制系統(tǒng)，光電傳感器的FOV（視窗）有限，物體高速運(yùn)動中準(zhǔn)確地抓拍到清晰的圖像，軟硬件協(xié)調(diào)動作非常重要，如下圖所示，當(dāng)圖像傳感器與機(jī)臺移動速度不匹配時造成圖像的拉伸，收縮等變形，所以，載物移動平臺XY方向移動與圖像采集光電傳感器的同步移動影響到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確，要在固定光照，等間距下拍攝一幅清晰的圖像，高精度的導(dǎo)軌，電機(jī)和運(yùn)動控制程序是非常必要的。在AOI檢測中，噪聲是造成圖像退化的因素之一，起因是AOI圖像獲取，傳輸過程中，外界雜散光，光電二極管電子噪聲及溫度，光源的不穩(wěn)定不均勻，機(jī)械系統(tǒng)的抖動，傳感器溫度等原因?qū)е?，不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識別，圖像切割等后續(xù)處理工作帶來了困難。因此，為了獲得真實(shí)的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。 上海aivsAOI銷售

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