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。安徽智能AOI銷售

AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過1200或2000萬高分辨率的工業相機，從電子電路板頂面拍照，通過AI人工技術，深度學習算法、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、錯件、浮高、OCV(文字識別）、可支持測試色環電阻錯料。本插件AOI設備可應用于波峰焊爐前或爐后，應用在爐后時，可自動檢測板卡的旋轉角度，保證元件的檢測正確性和穩定性。AIVS-D系列在線PCBA插件AOI采用的卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學習（deeplearning）的表示算法之一。卷積神經網絡仿造生物的視知覺（visualperception）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。湖南新一代AOI生產AOI系統集成技術會牽涉到關鍵器件、系統設計、整機集成、軟件開發等內容。

爐后皮帶線模式:支持，且可以多機種共線生產；支持NGbuffer對接；支持多工位語音播報、自定義語音播報內容；通訊方式：支持標準接口、定制接口；追溯:可實時輸出。支持按條碼、二維碼、機型、時間等維度追溯；條碼識別:支持識別一維碼（128碼）,二維碼（QR/DM碼）；畫面顯示:1、主圖畫面動態與靜態結合，便于員工觀察；2、根據底板顏色可以自由選擇器件框顏色，適應各種顏色底板；學習:1、支持系統學習訓練，學習越多效果越好；2、支持本地學習；

AI視覺檢測代替人工檢測實現了非接觸、高效率、高精度的檢測優勢，在工業檢測中成為一種剛需。它通過相機拍照獲取圖像、對圖像進行識別、處理從而達到檢測的目的。機器視覺可自動識別被測產品表面的缺陷，如金屬外觀不良檢測、印刷電路板缺陷檢測等。AI視覺為人類解放生產力提供了重要的支撐，使現代的生產制造更加地智能化、自動化。帶動了企業生產效益的提升，進而為整體經濟的上漲貢獻了巨大的力量，經濟與科技相互反饋，AI視覺在未來將有更多的拓展性、與更高的先進性。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。

    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。 圖像傳感器是AOI系統采集圖像的基礎，目前市面上大多數廠商選擇使用面陣相機。廣東插件AOI系統

在價格適中的AOI檢測儀系統中，被測物體的支撐方式、精密傳輸與定位裝置也必須精心設計。安徽智能AOI銷售

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代工業AOI檢測設備中較常用的紅綠藍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吸收差別不大，灰階變化不明顯時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熒光材料的原理，檢測具有熒光發光特性物質微殘留時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關系的原理，紅外光源對不具有發光性質的有機化合物殘留缺陷檢出就有很大的作用，甚至可以實現成分分析。特殊光源中，利用偏振光與物體相互作用后偏振態的變化，利用光學干涉原理的白光干涉（whitelightinterferometry）在特定缺陷檢測中的得到了應用，例如通過相干光的干涉圖案計算出對應的相位差和光程差，可以測量出被測物體與參考物體之間的差異，且分辨率與精度為可以達到亞波長。安徽智能AOI銷售

深圳愛為視智能科技有限公司位于西麗街道曙光社區中山園路1001號TCL科學園區E3棟201之218。愛為視致力于為客戶提供良好的智能視覺檢測設備，一切以用戶需求為中心，深受廣大客戶的歡迎。公司將不斷增強企業重點競爭力，努力學習行業知識，遵守行業規范，植根于機械及行業設備行業的發展。愛為視立足于全國市場，依托強大的研發實力，融合前沿的技術理念，飛快響應客戶的變化需求。