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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，而無需CCD中那樣的電荷移位設(shè)計(jì)，對圖像信息的讀取速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于...

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(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(shí)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(shí)別；...

模板匹配就是先設(shè)定已知模板，已知模板是AOI檢測中沒有缺陷的實(shí)物影像或較小重復(fù)單元影像，通常情況下PCBAOI檢測中以實(shí)物影像為已知模板，F(xiàn)PD AOI檢測中則是較小重復(fù)單元。將采集到的圖像與模板影像進(jìn)行重合比對，然后平移到下一個(gè)單元進(jìn)行同樣比對，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)定過于嚴(yán)格出現(xiàn)誤判的概率就會(huì)增加，而閾值設(shè)定過于寬松漏檢出的概率就會(huì)增加，因此，被檢測物體的特征提取可以提高比對的對位精度，進(jìn)而對檢測結(jié)果起到了決定性的作用。人認(rèn)識(shí)物體是通過光線反射回來的量進(jìn)行判斷，反射量多為亮，反射...

隨著電子技術(shù)、圖像傳感技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，AOI（自動(dòng)光學(xué)）檢測技術(shù)以其自動(dòng)化、非接觸、速度快、精度高、穩(wěn)定性高等優(yōu)點(diǎn)，成為表面缺陷檢測的重要手段，補(bǔ)足智能化生產(chǎn)線上的品質(zhì)把控關(guān)。AOI是興趣面，可以較好體現(xiàn)范圍，也就是說邊界更加明晰，AOI其實(shí)屬性之一就是POI，采用UID標(biāo)記。AOI就是有邊界的POI，那么我們就可以根據(jù)POI獲取AOI來驗(yàn)證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。特別是研究街道尺度的，加上POI和AOI數(shù)據(jù)，對城市功能分區(qū)，城市熱環(huán)境、城市灰綠地等等都非常有用。AOI設(shè)備是高度定制化產(chǎn)品，設(shè)備廠商往往需要根據(jù)下游客戶的要求進(jìn)行主機(jī)設(shè)備的調(diào)整或是軟件的二次開發(fā)。江西新一代AOI生產(chǎn)人工智...

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(shí)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。AOI檢測行業(yè)應(yīng)用需求結(jié)構(gòu)主要通過PCB、半導(dǎo)體和FPD的產(chǎn)量比例來進(jìn)行測算得到。上海新一代智能AOI光學(xué)檢測 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...

AOI檢測主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、半導(dǎo)體和FPD面板。因AOI檢測主要應(yīng)用于PCB、半導(dǎo)體及FPD等電子元器件生產(chǎn)過程中的檢測環(huán)節(jié)，幾乎每一個(gè)電子元器件都需要進(jìn)行瑕疵檢測，因此這些電子元器件的產(chǎn)量與AOI檢測的應(yīng)用結(jié)構(gòu)息息相關(guān)。因此，AOI檢測行業(yè)應(yīng)用需求結(jié)構(gòu)主要通過PCB、半導(dǎo)體和FPD的產(chǎn)量比例來進(jìn)行測算得到。經(jīng)初步測算，PCB是目前我國主要的AOI應(yīng)用領(lǐng)域，大概占AOI檢測總規(guī)模的。對于產(chǎn)品檢測來說，利用AOI技術(shù)能夠有效提升產(chǎn)品檢測分析的準(zhǔn)確性和完整性。隨著電子制造產(chǎn)業(yè)鏈的進(jìn)一步整合，檢測市場將不斷擴(kuò)容，AOI技術(shù)在終端應(yīng)用將持續(xù)得到突破，應(yīng)用領(lǐng)域拓展將為AOI檢測服務(wù)和設(shè)...

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(gè)部分。因?yàn)閿z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(diǎn)，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(gè)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(qiáng)度不同時(shí)生成的模擬電壓大小不同，依次輸出模擬電壓值被...

除光電傳感器外，AOI圖像采集過程中照明系統(tǒng)也非常重要，選擇比較好光源目的是保證被檢測物體的特征區(qū)別于其他背景，涉及到光源的光譜特性，光源顏色的色溫特性。高效率長壽命，高亮度且均勻的光源是必須考慮的參數(shù)，高亮度均勻性好的光源可以提高信噪比，而長壽命高效率則可以提高設(shè)備的穩(wěn)定性，降低工作負(fù)荷。照明光源按照波長分類可以分為可見波長光源，特殊波長光源。可見波長光源也就是一般現(xiàn)代工業(yè)AOI檢測設(shè)備中較常用的紅綠藍(lán)LED光源。AOI設(shè)備是高度定制化產(chǎn)品，設(shè)備廠商往往需要根據(jù)下游客戶的要求進(jìn)行主機(jī)設(shè)備的調(diào)整或是軟件的二次開發(fā)。江蘇新一代智能AOI愛為視（Aivs）新一代智能AOI，它能減少檢查的誤報(bào)，保證...

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(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(shí)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(shí)別；...

圖像采集階段（光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集）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(gè)部分。因?yàn)閿z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(diǎn)，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(gè)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(qiáng)度不同...

易用性：1、無需設(shè)置參數(shù)；上手快；2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序，自動(dòng)框圖比例高，支持持續(xù)補(bǔ)充學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)后自動(dòng)建模比例更高(80%+）；3、根據(jù)客戶需要，支持自定義器件名稱；4、支持快速更改工單號；5、支持批量復(fù)制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作多重智能算法檢測：1、智能識(shí)別鋁電容頂部字符；2、智能識(shí)別黑灰電容字符；3、智能識(shí)別黑電感字符或方向；4、智能識(shí)別電池座方向；5、小鐵片檢測；6、智能識(shí)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(shí)別變壓器字符；10、智能識(shí)別蜂鳴器方向；11、智能識(shí)別晶振字符；12、智能識(shí)別東倒西歪的電容極性。13、三極管方向檢測；14、橋堆...

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(gè)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(shí)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(gè)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(gè)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(gè)功能，AOI設(shè)備的硬件系統(tǒng)也就包括工作平臺(tái)，成像系...

AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過1200或2000萬高分辨率的工業(yè)相機(jī)，從電子電路板頂面拍照，通過AI人工技術(shù)，深度學(xué)習(xí)算法、智能圖像分析，檢測電子電路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、錯(cuò)件、浮高、OCV(文字識(shí)別）、可支持測試色環(huán)電阻錯(cuò)料。本插件AOI設(shè)備可應(yīng)用于波峰焊爐前或爐后，應(yīng)用在爐后時(shí)，可自動(dòng)檢測板卡的旋轉(zhuǎn)角度，保證元件的檢測正確性和穩(wěn)定性。AIVS-D系列在線PCBA插件AOI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)絡(luò)（FeedforwardNeuralNetworks），是深度...

在現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，連續(xù)大批量生產(chǎn)中每一個(gè)制作過程都是有一定的次品率的，單獨(dú)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(huì)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(huì)是原成本的100倍以上），因此及時(shí)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(jìn)一步升級的重要基石。圖像采集器看不清楚或看不到被檢測物體的特征點(diǎn)，那么也就無法談到準(zhǔn)確的檢出。湖北智能AOI外觀檢測AOI（automaticallyopticalinspection）是光學(xué)自動(dòng)檢測，顧名思義是通過...

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(shí)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(shí)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(shí)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(shí)別；2、...

用雙眼觀察世界是人類與生俱來的、非常重要的生物功能之一，也是人類認(rèn)識(shí)世界和改造世界的主要途徑。而在漫長的文明演化的道路中，為了彌補(bǔ)人類視覺的天然短板，看到更廣闊的世界，善于利用工具的人類發(fā)明了機(jī)器，從模仿人類視覺開始，漸漸步入超越人類視覺的道路，隨著人工智能的步伐不斷演進(jìn)。早期機(jī)器局限于感光材料和技術(shù)只能記錄黑白色彩，直至19世紀(jì)末光學(xué)研究出現(xiàn)新的突破，彩色在攝影師帶有濾鏡的拍攝和后期合成中顯現(xiàn)，使得機(jī)器視覺邁上首步臺(tái)階。AOI檢測主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、半導(dǎo)體和FPD面板。湖南新一代AOI生產(chǎn)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(shí)別；2、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色...

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(gè)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(shí)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(gè)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(gè)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(gè)功能，A...

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(gè)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(shí)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(gè)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(gè)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(gè)功能，A...

人工智能成為了時(shí)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(jìn)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(jìn)而識(shí)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(shí)帶來了更多的機(jī)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(shí)中的生產(chǎn)檢測中，AI視覺的亮點(diǎn)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。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。廣東遠(yuǎn)程操控AOI生產(chǎn) AOI檢測主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、半導(dǎo)體和FPD面板。...

AOI（automaticallyopticalinspection）是光學(xué)自動(dòng)檢測，顧名思義是通過光學(xué)系統(tǒng)成像實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測的一種手段，是眾多自動(dòng)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(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...

當(dāng)前電子產(chǎn)品日漸向著小型化趨勢發(fā)展，對產(chǎn)品元器件的微型化要求也越來越高，微型器件的組裝和檢測難以只通過人工完成，由此產(chǎn)生越來越多的自動(dòng)檢測設(shè)備需求。與此同時(shí)，自動(dòng)檢測設(shè)備還能夠健身制造成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量，AOI檢測設(shè)備代替人工的進(jìn)程發(fā)展較快。在此背景下，中國自動(dòng)光學(xué)檢測行業(yè)逐步發(fā)展起來。從AOI檢測設(shè)備來看，目前AOI檢測設(shè)備是SMT加工廠必備的設(shè)備，平均一條SMT生產(chǎn)線至少需要2-3臺(tái)AOI檢測設(shè)備，但我國AOI檢測設(shè)備的滲透率較低，只為50%左右。圖像采集器看不清楚或看不到被檢測物體的特征點(diǎn)，那么也就無法談到準(zhǔn)確的檢出。湖南AOI設(shè)備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...

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(dòng)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(qiáng)Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色檢測項(xiàng)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(shí)別、黑灰電容字符識(shí)別、電池座方...

人工智能成為了時(shí)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(jìn)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(jìn)而識(shí)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(shí)帶來了更多的機(jī)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(shí)中的生產(chǎn)檢測中，AI視覺的亮點(diǎn)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。線掃描圖像傳感器的掃描寬度方向只有一個(gè)像素，通過移動(dòng)來獲得圖像，所有一般解析度比較好。江蘇專業(yè)AOI設(shè)備易用性：1、無需設(shè)置參數(shù)；上手快；2、在線抓拍首...

照明光源按照波長分類可以分為可見波長光源，特殊波長光源?？梢姴ㄩL光源也就是一般現(xiàn)代工業(yè)AOI檢測設(shè)備中較常用的紅綠藍(lán)LED光源。特殊波長光源一般是指紅外或紫外波長光源，一些特殊材料在可見光范圍內(nèi)吸收差別不大，灰階變化不明顯時(shí)可以考慮采用特殊波長光源，比如說利用紫外光能量高可以激發(fā)熒光材料的原理，檢測具有熒光發(fā)光特性物質(zhì)微殘留時(shí)紫外光源就是一種比較有效的手段，因材料成分與紅外光譜有對應(yīng)關(guān)系的原理，紅外光源對不具有發(fā)光性質(zhì)的有機(jī)化合物殘留缺陷檢出就有很大的作用，甚至可以實(shí)現(xiàn)成分分析。特殊光源中，利用偏振光與物體相互作用后偏振態(tài)的變化，利用光學(xué)干涉原理的白光干涉（whitelightinterfer...

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(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(shí)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(shí)別；...

圖像采集階段（光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集）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(gè)部分。因?yàn)閿z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(diǎn)，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(gè)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(qiáng)度不同...

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(gè)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(shí)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(gè)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(gè)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(gè)功能，A...

照明光源按照波長分類可以分為可見波長光源，特殊波長光源?？梢姴ㄩL光源也就是一般現(xiàn)代工業(yè)AOI檢測設(shè)備中較常用的紅綠藍(lán)LED光源。特殊波長光源一般是指紅外或紫外波長光源，一些特殊材料在可見光范圍內(nèi)吸收差別不大，灰階變化不明顯時(shí)可以考慮采用特殊波長光源，比如說利用紫外光能量高可以激發(fā)熒光材料的原理，檢測具有熒光發(fā)光特性物質(zhì)微殘留時(shí)紫外光源就是一種比較有效的手段，因材料成分與紅外光譜有對應(yīng)關(guān)系的原理，紅外光源對不具有發(fā)光性質(zhì)的有機(jī)化合物殘留缺陷檢出就有很大的作用，甚至可以實(shí)現(xiàn)成分分析。特殊光源中，利用偏振光與物體相互作用后偏振態(tài)的變化，利用光學(xué)干涉原理的白光干涉（whitelightinterfer...

如果把AI視覺比作一個(gè)個(gè)體，那么深度學(xué)習(xí)便成為這一個(gè)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(shí)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。圖像傳感器、鏡頭和光源三者組合構(gòu)成了大多數(shù)自動(dòng)光學(xué)檢測系統(tǒng)中感知單元。湖南專業(yè)AOI升級換代AIVS-D系列爐前插件AOI特點(diǎn)簡介●采用聲音提示，彈窗對比圖，主圖突出顯示不良紅框等多種...

AOI（automaticallyopticalinspection）是光學(xué)自動(dòng)檢測，顧名思義是通過光學(xué)系統(tǒng)成像實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測的一種手段，是眾多自動(dòng)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(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)步的現(xiàn)在，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...