一臺機器視覺設備通?？梢园喾N配置以及多種原理、算法，這主要還是取決與對設備功能的需求及結構設計的復雜程度。而其中，運用深度學習算法不單單可以代替人力實現日常檢測，還擁有計算機系統的強悍的性能速度，這在很大程度上加快了整體生產的進程。就進一步分析而言，深度學習算法為圖像的分析處理進一步概念化、完整化。相較于傳統的圖像處理，深度學習更具有自學算法模式，可以根據標記的現有對圖像，對其好壞來進行判斷。存在的主要問題是，當一些檢查對象是不可見的，或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了。廣東自動AOI

AOI的工作方式與SMT加工當中SPI和印刷機中使用的視覺系統相同，通常使用設計規則檢查(DRC)和模式識別。DRC方法根據一些給定的規則檢查電路圖形(所有的線應該在焊點處結束，所有的引線應該至少，所有的引線應該至少，等等)。該方法能從算法上保證待測電路的正確性，且具有制作簡單、算法邏輯簡單、處理速度快、程序編輯量小、數據占用空間小等特點，因此被很多人采用。但該方法確定邊界的能力較差。圖形識別方法是將存儲的數字圖像與實際圖像進行比較。根據完整的印刷電路板或根據模型建立的檢驗文件進行檢驗，或根據計算機軸輔助設計中編制的檢驗程序進行檢驗。其準確性取決于所采用的發牌率和檢驗程序，一般與電子測試系統相同，但采集的數據量大，對數據的實時處理要求較高。模式識別方法利用實際設計數據代替DRC中已建立的設計原則，具有明顯的優勢。廣州爐前AOI編程愛為視是插件爐前錯、漏、反、多等缺陷檢測方案供應商。

AOI圖像采集的然后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。數據處理階段（數據分類與轉換）數據處理階段是圖像的預處理階段，是采集圖像的加工處理過程，為圖像比對提供準確可靠的圖片信息，主要包含了背景噪音減少，圖像增強和銳化等過程。圖像背景噪音減小一般為圖像的低通濾波平滑法，圖像增強和銳化則是提高被檢測特征的對比度，突出圖像中需要關注的特征，忽略不需要關注的部分，方法是圖像二值化處理，經過二值化處理的圖像數據量明顯減少，能凸顯出需要關注的輪廓。

AI視覺系統具有同步追測、識別多個目標體的功能，這種追蹤功能包含了對多個目標體之間的位置，以及速度關聯的分析計算，比如某些用于車輛的高級視覺追蹤器，它可以實現對一定范圍內的遠方目標車輛的追蹤以及對距離、坐標方向等的分析。而普通的人眼，其能獲取到的信息單單就是視線所及的目標體，并且還需要通過大腦，以及其他的輔助測算工具才能得出一些數據信息。人眼畢竟只是由細胞構成的生物組織體，而且還極易受到環境的影響。 圖像傳感器是AOI系統采集圖像的基礎，目前市面上大多數廠商選擇使用面陣相機。

關于元件長度公差，不同的組件供應商、電路板和無鉛焊料的供應商都不可能沒有任何直接的影響。優良的AOI程序應該能夠應付這些這影響。如果這些個別點的變化可以保持不變，那么就能夠相當大地簡化AOI編程。經研究得到的結論是，由于無鉛產生的影響，圖形對照系統無法得到適合的檢查結果，這是因為合格的樣品變化太大。更加可行的方法是，取出確定每道工藝和元件變化的特性。這些變化可以分成不同的等級。如果在現在使用的工藝中，出現了一個新的變化，就要增加一個級別，來保證檢查的精確性。所有認識到的和已知的缺陷都儲存起來，他們的類型和圖片可以用于AOI系統和全球數據庫里的檢查程序。我們沒有必要把一塊不同缺陷的電路板保存起來用于詳細的檢查。 現市面上的AOI的制程分調試型和學習型兩種。上海自動AOI原理

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。廣東自動AOI

AOI的光線照射有白光和彩色光兩類設備，白光是用256層次的灰度，彩色是用紅光，綠光，藍光，光線照射至焊錫/元器件的表面，之后光線反射到鏡頭中，產生二維圖像的三維顯示，來反映焊點/元器件的高度和色差。人看到和認識物體是通過光線反射回來的量進行判斷，反射量多為亮，反射量少為暗。AOI與人判斷的原理相同。AOI從鏡頭數量來說有單鏡頭和多鏡頭，這只是技術方案實現的一種選擇，很難說那種方式就一定好，因為單鏡頭通過多個光源的不同角度照射也能得到很好的檢測圖像。特別是針對無鉛焊接的表面比較粗糙，會產生形狀不同的焊點，容易形成氣泡，并且容易出現零件一端翹立的特點，新的AOI設備也都進行了適應性的硬件和算法的更新。 廣東自動AOI

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