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(shí)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(diǎn)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(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)步的,AOI檢測不僅只是一部檢測設(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。愛為視是插件爐前錯、漏、反、多等缺陷檢測方案供應(yīng)商。江蘇插件AOI設(shè)備
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。 廣東專業(yè)AOI系統(tǒng)采用高分辨率工業(yè)相機(jī)和智能圖像分析,檢測電子電路板上插件元器件多、錯、漏、反等缺陷。
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(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(jìn)行學(xué)習(xí)和識別。畫面顯示:1、主圖畫面都有顯示器件框,便于觀察器件是否被識別;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。
科技進(jìn)程的加速,產(chǎn)品的品質(zhì)化與智能化要求在日益擴(kuò)增。生產(chǎn)制造商對于產(chǎn)品的質(zhì)檢體系需要不斷地更新升級,跨越了從人工檢測到傳統(tǒng)的視覺檢測再到具有深度學(xué)習(xí)算法的智能檢測這一整條進(jìn)化鏈,深度學(xué)習(xí)算法彌補(bǔ)了傳統(tǒng)算法無法檢測復(fù)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(chǎn)企業(yè)提升制造效率。然而凡事都有兩面性,深度學(xué)習(xí)算法也不例外,只是,其優(yōu)勢的比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了不足,因而能夠迅速占領(lǐng)行業(yè)市場。使用插件爐前檢測可以將不良品攔截在爐前,從而降低成本,提高效率。
在傳統(tǒng)機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)算法之間進(jìn)行對比對比和選擇。一方面,相較于傳統(tǒng)機(jī)器視覺解決方案,深度學(xué)習(xí)的一個明顯優(yōu)勢是高效壓縮視覺機(jī)器開發(fā)的時間,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)更簡單易用。同時,計(jì)算機(jī)及相機(jī)檢測也更為精確。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是近幾年才興起的一種新型測試技術(shù),但發(fā)展迅速很多廠家都推出了AOI測試設(shè)備。廣東插件AOI設(shè)備
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。江蘇插件AOI設(shè)備
首先濾波的定義是將信號中特定波段頻率濾除的操作,是抑制和防止干擾的一項(xiàng)重要措施。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拢豢杀苊獾氖沟脠D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。濾波的過程簡單說就是圖像平滑技術(shù),空域?yàn)V波與頻域?yàn)V波是濾波經(jīng)常采用的方法。具體講空域?yàn)V波是一種鄰域處理方法,通過直接在圖像空間中對鄰域內(nèi)像素進(jìn)行處理,達(dá)到平滑或銳化,圖像空間中增強(qiáng)圖像的某些特征或者減弱圖像的某些特征。 江蘇插件AOI設(shè)備
深圳愛為視智能科技有限公司致力于機(jī)械及行業(yè)設(shè)備,是一家其他型的公司。公司業(yè)務(wù)分為智能視覺檢測設(shè)備等,目前不斷進(jìn)行創(chuàng)新和服務(wù)改進(jìn),為客戶提供良好的產(chǎn)品和服務(wù)。公司從事機(jī)械及行業(yè)設(shè)備多年,有著創(chuàng)新的設(shè)計(jì)、強(qiáng)大的技術(shù),還有一批**的專業(yè)化的隊(duì)伍,確保為客戶提供良好的產(chǎn)品及服務(wù)。愛為視秉承“客戶為尊、服務(wù)為榮、創(chuàng)意為先、技術(shù)為實(shí)”的經(jīng)營理念,全力打造公司的重點(diǎn)競爭力。