當前電子產(chǎn)品日漸向著小型化趨勢發(fā)展，對產(chǎn)品元器件的微型化要求也越來越高，微型器件的組裝和檢測難以只通過人工完成，由此產(chǎn)生越來越多的自動檢測設備需求。與此同時，自動檢測設備還能夠健身制造成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量，AOI檢測設備代替人工的進程發(fā)展較快。在此背景下，中國自動光學檢測行業(yè)逐步發(fā)展起來。從AOI檢測設備來看，目前AOI檢測設備是SMT加工廠必備的設備，平均一條SMT生產(chǎn)線至少需要2-3臺AOI檢測設備，但我國AOI檢測設備的滲透率較低，只為50%左右。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。新一代智能AOI升級換代

    本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學習（deeplearning）的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺（visualperception）機制構建，可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習。作為圖像識別領域的算法之一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在學習數(shù)據(jù)充足時有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對本系統(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(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；程序制作靈活性：1、無需設置參數(shù)；2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序，且支持持續(xù)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(fā)生變化。 湖南插件AOI升級換代在價格適中的AOI檢測儀系統(tǒng)中，被測物體的支撐方式、精密傳輸與定位裝置也必須精心設計。

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(tǒng)就相當于人腦，即“看”與“判”兩個環(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(xiàn)AOI檢測的上述四個功能，AOI設備的硬件系統(tǒng)也就包括工作平臺，成像系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)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。

    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(wěn)定不均勻，機械系統(tǒng)的抖動，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(jīng)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(nèi)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。 插件爐前檢測可以利用數(shù)據(jù)庫實時保存檢測的狀態(tài)和結果，幫助、分析產(chǎn)品出錯和誤檢原因。

本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺（visual perception）機制構建，可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習。作為圖像識別領域的算法之一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在學習數(shù)據(jù)充足時有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對本系統(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傳統(tǒng)的同類檢測設備對于一些微小結構檢測和細微的損傷檢測難以做到面面俱到。山東不需要設置參數(shù)的AOI檢測

用計算機處理系統(tǒng)代替人腦執(zhí)行數(shù)據(jù)處理，讓AOI檢測系統(tǒng)可以取產(chǎn)制造中的人工目檢環(huán)節(jié)。新一代智能AOI升級換代

易用性：1、無需設置參數(shù)；上手快；2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序，自動框圖比例高，支持持續(xù)補充學習，學習后自動建模比例更高(80%+）；3、根據(jù)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、橋堆方向檢測新一代智能AOI升級換代

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