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江蘇專業AOI系統

來源: 發布時間:2022-02-10

    圖像采集階段(光學掃描和數據收集)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。因為攝影得到的圖像被用于與模板做對比,所以獲取的圖像信息準確性對于檢測結果非常重要,可以想象一下,如果圖像采集器看不清楚或看不到被檢測物體的特征點,那么也就無法談到準確的檢出。下面我們對光電轉化攝影系統,照明系統和控制系統三個部分逐一分析介紹。首先,光電轉化攝影系統指的是光電二極管器件和與之搭配的成像系統。是獲得圖像的”眼睛”,原理都是光電二極管接受到被檢測物體反射的光線,光能轉化產生電荷,轉化后的電荷被光電傳感器中的電子元件收集,傳輸形成電壓模擬信號。二極管吸收光線強度不同時生成的模擬電壓大小不同,依次輸出模擬電壓值被轉化為數字灰階0-255值,灰階值反映了物體反射光的強弱,進而實現識別不同被檢測物體的目的。 光電轉化攝影系統指的是光電二極管器件和與之搭配的成像系統。江蘇專業AOI系統

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    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。 浙江新一代AOI檢測設備隨著電子技術、圖像傳感技術和計算機技術的快速發展,AOI技術成為表面缺陷檢測的重要手段。

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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。

一是分類,即可以將產品分為合格和不合格,這是深度學習很重要的一個應用;二是定位,即幫助使用者定位物體的位置和數量;三是分割,即可以找到缺陷的輪廓,基于缺陷的輪廓和大小,對產品進行更精細的判別。通過深度學習算法,軟件可以自動學習瑕疵的特征,使得無規律圖像的分析變得可能;在精確度方面,可通過深度學習算法和制造業特有的數據提高檢測的精確度;雖然深度學習在很多方面具有優勢,不過也并不是所有任務都適用。深度學習對瑕疵分類更有優勢。圖像采集器看不清楚或看不到被檢測物體的特征點,那么也就無法談到準確的檢出。

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