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河南插件AOI設(shè)備

來源: 發(fā)布時(shí)間:2022-02-10

爐后皮帶線模式:支持,且可以多機(jī)種共線生產(chǎn);支持NGbuffer對(duì)接;支持多工位語音播報(bào)、自定義語音播報(bào)內(nèi)容;通訊方式:支持標(biāo)準(zhǔn)接口、定制接口;追溯:可實(shí)時(shí)輸出。支持按條碼、二維碼、機(jī)型、時(shí)間等維度追溯;條碼識(shí)別:支持識(shí)別一維碼(128碼),二維碼(QR/DM碼);畫面顯示:1、主圖畫面動(dòng)態(tài)與靜態(tài)結(jié)合,便于員工觀察;2、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色,適應(yīng)各種顏色底板;學(xué)習(xí):1、支持系統(tǒng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練,學(xué)習(xí)越多效果越好;2、支持本地學(xué)習(xí);AOI設(shè)備是高度定制化產(chǎn)品,設(shè)備廠商往往需要根據(jù)下游客戶的要求進(jìn)行主機(jī)設(shè)備的調(diào)整或是軟件的二次開發(fā)。河南插件AOI設(shè)備

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    AOI檢測基本原理與設(shè)備構(gòu)成:AOI檢測原理是采用攝像技術(shù)將被檢測物體的反射光強(qiáng)以定量化的灰階值輸出,通過與標(biāo)準(zhǔn)圖像的灰階值進(jìn)行比較,分析判定缺陷并進(jìn)行分類的過程。與人工檢查做一個(gè)形象的比喻,AOI采用的普通LED或特殊光源相當(dāng)于人工檢查時(shí)的自然光,AOI采用的光學(xué)傳感器和光學(xué)透鏡相當(dāng)于人眼,AOI的圖像處理與分析系統(tǒng)就相當(dāng)于人腦,即“看”與“判”兩個(gè)環(huán)節(jié)。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(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集),數(shù)據(jù)處理階段(數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換),圖像分析段(特征提取與模板比對(duì))和缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段(缺陷大小類型分類等)。為了支持和實(shí)現(xiàn)AOI檢測的上述四個(gè)功能,AOI設(shè)備的硬件系統(tǒng)也就包括工作平臺(tái),成像系統(tǒng),圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)四個(gè)部分,是一個(gè)集成了機(jī)械,自動(dòng)化,光學(xué)和軟件等多學(xué)科的自動(dòng)化設(shè)備。 福建爐前AOI系統(tǒng)自動(dòng)光學(xué)檢測機(jī)的速度是人類所不能奇跡的,較寬的光譜響應(yīng)范圍使得其可以實(shí)現(xiàn)人眼所不能看到的紅外測量。

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    AOI檢測原理:通過攝像技術(shù)將被檢測物體的反射光強(qiáng),以定量化的灰階值輸出,通過與標(biāo)準(zhǔn)圖像的灰階值進(jìn)行比較,分析判定缺陷并進(jìn)行分類的過程。AOI采用的光學(xué)傳感器和光學(xué)透鏡相當(dāng)于人眼,AOI的圖像處理與分析系統(tǒng)就相當(dāng)于人腦,即“看”與“判”兩個(gè)環(huán)節(jié),在整個(gè)AOI檢測中,其工作邏輯可以簡單地分為:Step1:圖像采集階段(光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集);Step2:數(shù)據(jù)處理階段(數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換);Step3:圖像分析段(特征提取與模板比對(duì));Step4:缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段(缺陷大小類型分類等)。在整個(gè)AOI系統(tǒng)運(yùn)作中,所有的判定基礎(chǔ)都是基于攝影得到的圖像,因?yàn)閿z影得到的圖像被用于與系統(tǒng)中的模板做對(duì)比,所以獲取圖像信息的精確性對(duì)于檢測結(jié)果非常重要!若圖像采集器看不清楚或看不到被檢測物體的特征點(diǎn),那么也就無法談到準(zhǔn)確的檢出。

    本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)(FeedforwardNeuralNetworks),是深度學(xué)習(xí)(deeplearning)的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺(visualperception)機(jī)制構(gòu)建,可以進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。作為圖像識(shí)別領(lǐng)域的中心算法之一,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)充足時(shí)有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對(duì)本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問題,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將用于提取圖像的判別特征,再通過分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)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(shí)別;2、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色;3、可依據(jù)客戶需求,自由定義器件中文名;4、不良器件圖靜態(tài)顯示。 愛為視是插件爐前錯(cuò)、漏、反、多等缺陷檢測方案供應(yīng)商。

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    AOI圖像采集的一個(gè)關(guān)鍵步驟是控制系統(tǒng),光電傳感器的FOV(視窗)有限,物體高速運(yùn)動(dòng)中準(zhǔn)確地抓拍到清晰的圖像,軟硬件協(xié)調(diào)動(dòng)作非常重要,如下圖所示,當(dāng)圖像傳感器與機(jī)臺(tái)移動(dòng)速度不匹配時(shí)造成圖像的拉伸,收縮等變形,所以,載物移動(dòng)平臺(tái)XY方向移動(dòng)與圖像采集光電傳感器的同步移動(dòng)影響到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)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(dǎo)軌,電機(jī)和運(yùn)動(dòng)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(wěn)定不均勻,機(jī)械系統(tǒng)的抖動(dòng),傳感器溫度等原因?qū)е拢豢杀苊獾氖沟脠D像因含有噪音而變得模糊。給圖像識(shí)別,圖像切割等后續(xù)處理工作帶來了困難。因此,為了獲得真實(shí)的圖像信息,除去噪聲的濾波處理必不可少。 一臺(tái)機(jī)器視覺設(shè)備通常可以包含多種配置以及多種原理、算法,取決與對(duì)設(shè)備功能的需求及結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的復(fù)雜程度。湖北遠(yuǎn)程操控AOI檢測設(shè)備

AOI檢測的工作邏輯可以簡單地分為圖像采集階段,數(shù)據(jù)處理階段,圖像分析段和缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段。河南插件AOI設(shè)備

    光源:八側(cè)面多角度高亮條形光源相機(jī):標(biāo)配2000萬CCD全彩工業(yè)面陣相機(jī)(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(dú)立顯卡顯存:8G/6G內(nèi)存/硬盤存儲(chǔ):16GDDR4/2T操作系統(tǒng)::22寸/,率先對(duì)AOI進(jìn)行變革。采用深度學(xué)習(xí)算法,解決AOI編程復(fù)雜、誤報(bào)多的行業(yè)痛點(diǎn),為客戶提供智能的插件檢測方案。公司團(tuán)隊(duì)深耕計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域、圖形、圖像領(lǐng)域16余年,擁有20年行業(yè)背景。合作客戶覆蓋工控、電源、電力、家電、汽車電子、醫(yī)療電子、消費(fèi)電子等多個(gè)行業(yè)。在長期的經(jīng)營活動(dòng)中以高效的服務(wù)贏得廣大客戶的信賴及推介.。 河南插件AOI設(shè)備

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