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福建不需要設置參數的AOI外觀檢測

來源: 發布時間:2022-01-29

    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。 以目前AOI(自動光學檢測)技術在PCB行業滲透率較高,復雜化趨勢以及制造行業整體對智能化變革的需求。福建不需要設置參數的AOI外觀檢測

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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;程序制作靈活性:1、無需設置參數;2、在線抓拍首件板系統輔助做程序,且支持持續補充學習,學習后自動建模比例更高(80%+);---自動框圖器件種類多(60+),比例高。3、支持中文、英文、中英文混合輸入;4、批量復制、粘貼、剪切、刪除等支持快捷鍵操作。---硬件條件和安裝尺寸不發生變化,已做好的模板可長久正常使用湖南專業AOI生產AOI自動光學檢測設備的優點就是可以取代以前SMT爐前,而且可以比人眼更精確的判斷出SMT的打件組裝缺點。

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    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/,率先對AOI進行變革。采用深度學習算法,解決AOI編程復雜、誤報多的行業痛點,為客戶提供智能的插件檢測方案。公司團隊深耕計算機視覺領域、圖形、圖像領域16余年,擁有20年行業背景。合作客戶覆蓋工控、電源、電力、家電、汽車電子、醫療電子、消費電子等多個行業。在長期的經營活動中以高效的服務贏得廣大客戶的信賴及推介.。

    AOI圖像采集的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。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。 AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。

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    網絡:千兆網卡結構簡約,便于快速安裝Simplestructureeasytoinstallquickly落地式安裝,無需改動流水線Floormounted,noneedtochangetheassemblyline在線無感檢測,PCBA流過快速給出結果On-linesensorlessdetection,PCBAflowthroughthefastgivesresults寬度與高度可調,適應性強Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色檢測項目(黑電感字符檢測、器件與底板同色的器件檢測、鋁電容頂部字符識別、黑灰電容字符識別、電池座方向識別、小鐵片檢測、聚丙烯電容字符識別、電線檢測、變壓器字符識別、晶振字符識別、螺紋/光頭射頻頭檢測、蜂鳴器方向檢測、東倒西歪的電容極性識別)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。 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。福建AOI檢測

AOI檢測行業應用需求結構主要通過PCB、半導體和FPD的產量比例來進行測算得到。福建不需要設置參數的AOI外觀檢測

程序制作靈活性:1、無需設置參數;2、在線抓拍首件板系統輔助做程序,且支持持續補充學習,學習后自動建模比例更高(80%+);---自動框圖器件種類多(60+),比例高。3、支持中文、英文、中英文混合輸入;4、批量復制、粘貼、剪切、刪除等支持快捷鍵操作。---硬件條件和安裝尺寸不發生變化,已做好的模板可長久正常使用易用性: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、刪除等快捷鍵操作福建不需要設置參數的AOI外觀檢測

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標簽: AOI