AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過1200或2000萬高分辨率的工業相機，從電子電路板頂面拍照，通過AI人工技術，深度學習算法、智能圖像分析，檢測電子電路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、錯件、浮高、OCV(文字識別）、可支持測試色環電阻錯料。本插件AOI設備可應用于波峰焊爐前或爐后，應用在爐后時，可自動檢測板卡的旋轉角度，保證元件的檢測正確性和穩定性。AIVS-D系列在線PCBA插件AOI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絡（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是近幾年才興起的一種新型測試技術，但發展迅速很多廠家都推出了AOI測試設備。廣東AOI設備

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。江西新一代智能AOI設備AOI設備是高度定制化產品，設備廠商往往需要根據下游客戶的要求進行主機設備的調整或是軟件的二次開發。

除光電傳感器外，AOI圖像采集過程中照明系統也非常重要，選擇比較好光源目的是保證被檢測物體的特征區別于其他背景，涉及到光源的光譜特性，光源顏色的色溫特性。高效率長壽命，高亮度且均勻的光源是必須考慮的參數，高亮度均勻性好的光源可以提高信噪比，而長壽命高效率則可以提高設備的穩定性，降低工作負荷。照明光源按照波長分類可以分為可見波長光源，特殊波長光源。可見波長光源也就是一般現代工業AOI檢測設備中較常用的紅綠藍LED光源。

模板匹配就是先設定已知模板，已知模板是AOI檢測中沒有缺陷的實物影像或較小重復單元影像，通常情況下PCBAOI檢測中以實物影像為已知模板，FPD AOI檢測中則是較小重復單元。將采集到的圖像與模板影像進行重合比對，然后平移到下一個單元進行同樣比對，出現灰階有差異的部分就被懷疑為缺陷，這里我們給灰階差異設定一個閾值，當灰階差超過設定閾值后，就被判定為真正的缺陷。從細節上講，閾值的設定過于嚴格出現誤判的概率就會增加，而閾值設定過于寬松漏檢出的概率就會增加，因此，被檢測物體的特征提取可以提高比對的對位精度，進而對檢測結果起到了決定性的作用。AOI集成了圖像傳感技術、運動控制技術，AOI檢測儀在產品生產過程中可以執行測量、識別和引導等一系列任務。

中國機器視覺起步于80年代的技術引進，隨著98年半導體工廠的整線引進，也帶入機器視覺系統，06年以前國內機器視覺產品主要集中在外資制造企業，規模都較小，06年開始，工業機器視覺應用的客戶群開始擴大到印刷、食品等檢測領域，2011年市場開始高速增長，隨著人工成本的增加和制造業的升級需求，加上計算機視覺技術的快速發展，越來越多機器視覺方案滲透到各領域，缺陷檢測功能，是機器視覺應用得多的功能之一，主要檢測產品表面的各種信息。AOI檢測儀A系統多采用黑白相機成像，提高成像分辨能力，還要考慮圖像運動過程拍攝圖片模糊帶來的不利影響。安徽遠程操控AOI

伴隨著元器件的微型化、細間距化等密度特征越來越明顯，生產品質以及產能的需求不斷擴增。廣東AOI設備

在5G移動互聯網浪潮引發了社會和商業的變革，電子制造業與所有行業一樣遭遇巨大沖擊，轉型升級迫在眉睫。愛為視小編和您談談爐前插件AOI。AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過1200或2000萬高分辨率的工業相機，從PCBA俯視拍照，通過AI技術，深度學習算法、圖形圖像處理，計算機視覺等技術檢測PCBA插件元器件的錯件、漏件、反向、多件、浮高、歪斜等不良缺陷。插件AOI設備可應用于波峰焊爐前，檢測完之后對有問題的器件進行修正，之后過波峰焊，減少糾錯成本；將問題攔截在萌芽階段；下面我們談談這個DIP插件爐前檢測-落地式的功能。廣東AOI設備

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