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安徽新一代AOI升級換代

來源: 發布時間:2022-01-28

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    本系統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(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中心算法之一,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。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、根據底板顏色可以自由選擇器件框顏色;3、可依據客戶需求,自由定義器件中文名;4、不良器件圖靜態顯示。 經過波峰焊后,焊點所有的參數會有很大的變化,這主要是由于焊爐內錫的老化導致焊盤反射特性從光亮到灰暗。

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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。 存在的主要問題是,當一些檢查對象是不可見的,或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了。安徽專業AOI光學檢測

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