河南遠程操控AOI生產

人工智能成為了時下科技的關鍵詞之一，生活中有越來越多的人工智能產物走進我們的視野，其中AI視覺的這一產業(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需要的視覺結果。AI視覺的產生給現代企業(yè)的生產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)勢遠遠超越了人工檢測。 而在現實中的生產檢測中，AI視覺的亮點則在多方面呈現。愛為視（AIVS）視覺檢測設備，更是走在行業(yè)前列。AOI系統集成技術會牽涉到關鍵器件、系統設計、整機集成、軟件開發(fā)等內容。河南遠程操控AOI生產

  AOI檢測技術應運而生的背景是電子元件集成度與精細化程度高，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)點是節(jié)省人力，降低成本，提高生產效率，統一檢測標準和排除人為因素干擾，保證了檢測結果的穩(wěn)定性，可重復性和準確性，及時發(fā)現產品的不良，確保出貨質量。在人工智能技術與大數據發(fā)展進步中，AOI檢測不僅是一部檢測設備，對大量不良結果進行分類和統計，可以發(fā)現不良發(fā)生的原因，在工藝改善和生產良率提升中也正逐步發(fā)揮著更重要的作用，因此，可以預期未來AOI檢測技術將在半導體與電子電路檢測中將會發(fā)揮越來越重要的作用。河南智能AOI光學檢測AOI是近幾年才興起的一種新型測試技術，但發(fā)展迅速很多廠家都推出了AOI測試設備。

在現代工業(yè)自動化生產中，連續(xù)大批量生產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，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。

    AOI圖像采集的然后一個關鍵步驟是控制系統，光電傳感器的FOV（視窗）有限，物體高速運動中準確地抓拍到清晰的圖像，軟硬件協調動作非常重要，如下圖所示，當圖像傳感器與機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據的準確，要在固定光照，等間距下拍攝一幅清晰的圖像，高精度的導軌，電機和運動控制程序是非常必要的。數據處理階段（數據分類與轉換）數據處理階段是圖像的預處理階段，是采集圖像的加工處理過程，為圖像比對提供準確可靠的圖片信息，主要包含了背景噪音減少，圖像增強和銳化等過程。圖像背景噪音減小一般為圖像的低通濾波平滑法，圖像增強和銳化則是提高被檢測特征的對比度，突出圖像中需要關注的特征，忽略不需要關注的部分，方法是圖像二值化處理，經過二值化處理的圖像數據量明顯減少，能凸顯出需要關注的輪廓。 AOI檢測原理是采用攝像技術將被檢測物體的反射光強以定量化的灰階值輸出，分析判定缺陷并進行分類的過程。

科技進程的加速，產品的品質化與智能化要求在日益擴增。生產制造商對于產品的質檢體系需要不斷地更新升級，跨越了從人工檢測到傳統的視覺檢測再到具有深度學習算法的智能檢測這一整條進化鏈，深度學習算法彌補了傳統算法無法檢測復雜特征的漏缺，免去了人工提取特征這一耗時耗力的步驟，更大程度為生產企業(yè)提升制造效率。然而凡事都有兩面性，深度學習算法也不例外，只是，其優(yōu)勢的比例遠遠超越了不足，因而能夠迅速占領行業(yè)市場。以目前AOI（自動光學檢測）技術在PCB行業(yè)滲透率較高，復雜化趨勢以及制造行業(yè)整體對智能化變革的需求。浙江新一代AOI生產

存在的主要問題是，當一些檢查對象是不可見的，或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了。河南遠程操控AOI生產

AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。因AOI檢測主要應用于PCB、半導體及FPD等電子元器件生產過程中的檢測環(huán)節(jié)，幾乎每一個電子元器件都需要進行瑕疵檢測，因此這些電子元器件的產量與AOI檢測的應用結構息息相關。因此，AOI檢測行業(yè)應用需求結構主要通過PCB、半導體和FPD的產量比例來進行測算得到。從AOI檢測設備應用需求分布情況來看，根據Yole調研數據顯示，2019年全球AOI檢測設備應用較多的是PCB行業(yè)，占到總體市場的69%。河南遠程操控AOI生產

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