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山東AOI

來源: 發布時間:2022-01-24

本系統采用的卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網(Feedforward Neural Networks),是深度學習(deep learning)的表示算法之一。卷積神經網絡仿造生物的視知覺(visual perception)機制構建,可以進行監督學習和非監督學習。作為圖像識別領域的算法之一,卷積神經網絡在學習數據充足時有穩定的表現。針對本系統所處理的大規模圖像分類問題,卷積神經網絡將用于提取圖像的判別特征,再通過分類器進行學習和識別無需設置參數:1.采用智能算法、自動框圖比例高;2.無需抽色、無需調飽和度、色相、無需調容忍度、閾值。山東AOI

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易用性:1、無需設置參數;上手快;2、在線抓拍首件板系統輔助做程序,自動框圖比例高,支持持續補充學習,學習后自動建模比例更高(80%+);3、根據客戶需要,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、客戶遠程調控、遠程調試1、支持系統學習訓練,學習越多效果越好;2、支持本地學習。上海智能AOI系統生產廠家只需要提調試好供的攝像設備通過網絡端對產品進行檢測,通常檢測效果能夠代替實地檢測的效果。

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AIVS-D系列爐前插件AOI特點簡介●采用聲音提示,彈窗對比圖,主圖突出顯示不良紅框等多種提醒,符合人體工學●一聽,二看,三聚焦,便于員工聽到異常提醒后直接觀察,使用彈窗顯示不良器件對比圖●深度學習算法,海量實際場景數據訓練;低誤報,支持6鐘混板檢查。●PCB二維碼,支持MES對接●實現自動編程,只需5分鐘●生產數據實時圖表顯示,可視化管理,檢測數據便捷導出。AIVS-D系列爐前AOI規格參數光源:八側面多角度高亮條形光源相機:標配2000萬CCD全彩工業面陣相機(可選配1200萬/2500萬/2900萬)FOV:400*300mm可檢PCBA尺寸:寬度400mm,長度不限;可選配寬度750mm,長度不限CPU:inteli59600KF;GPU:NVIDIA獨立顯卡顯存:8G/6G內存/硬盤存儲:16GDDR4/2T操作系統::22寸/。

    AOI檢測基本原理與設備構成: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,通過與標準圖像的灰階值進行比較,分析判定缺陷并進行分類的過程。與人工檢查做一個形象的比喻,AOI采用的普通LED或特殊光源相當于人工檢查時的自然光,AOI采用的光學傳感器和光學透鏡相當于人眼,AOI的圖像處理與分析系統就相當于人腦,即“看”與“判”兩個環節。因此,AOI檢測的工作邏輯可以簡單地分為圖像采集階段(光學掃描和數據收集),數據處理階段(數據分類與轉換),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)。為了支持和實現AOI檢測的上述四個功能,AOI設備的硬件系統也就包括工作平臺,成像系統,圖像處理系統和電氣系統四個部分,是一個集成了機械,自動化,光學和軟件等多學科的自動化設備。 一臺機器視覺設備通常可以包含多種配置以及多種原理、算法,取決與對設備功能的需求及結構設計的復雜程度。

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    圖像采集階段(光學掃描和數據收集)AOI的圖像采集系統主要包括光電轉化攝影系統,照明系統和控制系統三個部分。因為攝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確性對于檢測結果非常重要,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,那么也就無法談到準確的檢出。下面我們對光電轉化攝影系統,照明系統和控制系統三個部分逐一分析介紹。首先,光電轉化攝影系統指的是光電二極管器件和與之搭配的成像系統。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,光能轉化產生電荷,轉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。二極管吸收光線強度不同時生成的模擬電壓大小不同,依次輸出模擬電壓值被轉化為數字灰階0-255值,灰階值反映了物體反射光的強弱,進而實現識別不同被檢測物體的目的。 AOI檢測的工作邏輯可以簡單地分為圖像采集階段,數據處理階段,圖像分析段和缺陷報告階段四個階段。山東AOI

若干個光電轉化器以行列的方式進行排列形成矩陣就構成了圖像傳感器。山東AOI

    AOI是AutomatedOpticalInspection的縮寫,中文翻譯是自動光學檢測。AOI本身是一種技術,但目前大多指的是AOI設備,即自動光學檢測設備。在國外AOI設備已經有一定的歷史,AOl技術的主要應用領域包括PCB、FPD、半導體、光伏等多個行業,AOI設備多是在半導體和面板檢測領域應用,導致目前AOI已經被默認為半導體和面板自動化檢測的代名詞,而且更多強調的是貼裝、焊錫等表面缺陷的檢測。隨著技術的發展,已經出現了3D-AOI產品。當然,針對其他行業中的應用,如紡織品、金屬等產品的表面檢測,我們也可以這些檢測設備為AOI設備,只不過目前其他行業的應用暫時沒有這么廣泛應用,這種共識還沒有達成。 山東AOI

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