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。 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。廣東新一代AOI外觀檢測

    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。 廣東新一代AOI外觀檢測相關值大于或等于臨界相關值的為正常圖像，為異常圖像本社導入的AOI設備采用歸一化的彩色相關算法。

如果把AI視覺比作一個個體，那么深度學習便成為這一個體中重要的機體之一，許多功能的存在直接來源且依賴于它。直觀點說，深度學習算法成功運用于計算機視覺的實例如人臉識別、圖像**、物體檢測與追蹤等。人工檢測在早期的工業質檢中占有一定的優勢，但隨著生產科技的不端更新進步，制造環節對于檢驗水平的要求也越來越高，顯然人工檢查已無法滿足，檢測程度越來越復雜化和精密化使得機器視覺迫切需要被應用其中來承擔、平衡生產的強度及壓力。

模板匹配就是先設定已知模板，已知模板是AOI檢測中沒有缺陷的實物影像或較小重復單元影像，通常情況下PCBAOI檢測中以實物影像為已知模板，FPD AOI檢測中則是較小重復單元。將采集到的圖像與模板影像進行重合比對，然后平移到下一個單元進行同樣比對，出現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定一個閾值，當灰階差超過設定閾值后，就被判定為真正的缺陷。從細節上講，閾值的設定過于嚴格出現誤判的概率就會增加，而閾值設定過于寬松漏檢出的概率就會增加，因此，被檢測物體的特征提取可以提高比對的對位精度，進而對檢測結果起到了決定性的作用。人認識物體是通過光線反射回來的量進行判斷，反射量多為亮，反射量少為暗。AOI與人判斷原理相同。

    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，光源的不穩定不均勻，機械系統的抖動，傳感器溫度等原因導致，不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識別，圖像切割等后續處理工作帶來了困難。因此，為了獲得真實的圖像信息，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，空域濾波與頻域濾波是濾波經常采用的方法。具體講空域濾波是一種鄰域處理方法，通過直接在圖像空間中對鄰域內像素進行處理，達到平滑或銳化，圖像空間中增強圖像的某些特征或者減弱圖像的某些特征。 AOI檢測儀有很高的自潔能力，不能給生產環境尤其被測工件本身帶來二次污染，這會影響系統構件的材料選型。上海不需要設置參數的AOI光學檢測

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。廣東新一代AOI外觀檢測

我國工業通過供給側更改逐步完成了產能去化，機械及行業設備業粗放式投錢的時代已經過去，傳統制造業升級趨勢明顯。設備行業與下游制造業投錢需求緊密相關，具有較強的周期屬性，機械及行業設備公司往往被貼上周期股的標簽。重大技術裝備是關系我國安全和國民經濟命脈的基礎性、戰略性產品，是有限責任公司企業綜合實力和重點競爭力的重要標志。近年來，機械工業在重大技術裝備的自主研發中不斷取得突破，創新成果正逐步加入使用。加快推進人工智能技術、機器人技術、物聯網技術在機械工業全過程中的應用，促進生產過程的數字化操控、模仿優化、狀態實時監測和自適應操控，從而提高產品的智能化水平，使智能視覺檢測設備工業產業鏈水平由中低端向中**邁進。其他型企業要完善機械服務業體系，培育機械后市場增長點。帶動維修、售后、網點、租賃、進出口、二手市場等相關產業同步發展。建立信息管理系統，加強分類回收管理，完善機械再制造體系，提升零部件循環利用能力。廣東新一代AOI外觀檢測

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