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。 基于圖像檢查的基本原理是:每個具有明顯對比度的圖像都是可以被檢查的。專業AOI檢測設備

AOI（automaticallyopticalinspection）是光學自動檢測，顧名思義是通過光學系統成像實現自動檢測的一種手段，是眾多自動圖像傳感檢測技術中的一種檢測技術，中心技術點如何獲得準確且高質量的光學圖像并加工處理。AOI檢測技術應運而生的背景是電子元件集成度與精細化程度高，檢測速度與效率更高，檢測零缺陷的發展需求。AOI檢測的比較大優點是節省人力，降低成本，提高生產效率，統一檢測標準和排除人為因素干擾，保證了檢測結果的穩定性，可重復性和準確性，及時發現產品的不良，確保出貨質量。在人工智能技術與大數據發展進步的，AOI檢測不僅只是一部檢測設備，對大量不良結果進行分類和統計，可以發現不良發生的原因，在工藝改善和生產良率提升中也正逐步發揮著更重要的作用，因此，可以預期未來AOI檢測技術將在半導體與電子電路檢測中將會發揮越來越重要的作用。 廣東什么是AOI光源AOI照明系統給被檢測的元器件以360度多方位照明。

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；程序制作靈活性：1、無需設置參數；2、在線抓拍首件板系統輔助做程序，且支持持續補充學習，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生變化。

愛為視（Aivs），新一代智能插件AOI，與傳統AOI比較大的區別在于：操作非常簡便，只要有員工會使用電腦的那么就可以進行操作！，本公司主要采用的是：卷積神經網絡并且利用先進的深度學習模型、計算機視覺，圖形圖像處理等等技術，以原始圖像作為輸入，一部分是特征的提取，（通過卷積、池化、jihuo函數等），另一部分則是識別分類（全連接層）！只需要在線抓拍首件，系統便能輔助建模，一鍵智能搜索80幾種器件。非常便利，簡單上手。 無需設置參數：1.采用智能算法、自動框圖比例高；2.無需抽色、無需調飽和度、色相、無需調容忍度、閾值。

AOI是SMT加工當中一種檢測設備，又稱AOI光學自動檢測設備，已成為電子制造業保證產品質量的重要檢測工具和過程質量控制工具。AOI檢測設備工作原理是在自動檢測過程中，AOI檢測設備機器通過高清CCD攝像頭自動掃描PCBA產品，采集圖像，將測試點與數據庫中合格參數進行對比，經過圖像處理，檢查出目標PCBA上的焊點缺陷，并通過顯示或自動標記缺陷。為維修人員維修和SMT工藝人員改進工藝參數。AOI系統包括多種光源照明、高速數碼相機、高速直線電機、精密機械傳動結構和圖像處理軟件。測試時，AOI設備通過攝像頭自動掃描和PCB、PCB上的部件或特殊部件(包括印刷錫膏的狀態、SMD組件、焊點形狀及缺陷等)來捕捉圖像，通過處理和數據庫軟件對合格參數進行比較，并綜合判斷元件及特性是否合格，然后測試結論，如元件缺失、橋接或焊點質量問題。 AOI檢測方式分為離線半自動檢測和在線自動檢測兩種形式，從而實現生產制程的過程控制。廣州在線AOI檢測

質量可靠的AOI檢測儀專業的光源及合理打光方案是機器視覺的技術，判斷檢測系統是否穩定可靠。專業AOI檢測設備

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