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AOI檢測設(shè)備

來源: 發(fā)布時間:2023-03-28

AOI檢測主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、半導(dǎo)體和FPD面板。因AOI檢測主要應(yīng)用于PCB、半導(dǎo)體及FPD等電子元器件生產(chǎn)過程中的檢測環(huán)節(jié),幾乎每一個電子元器件都需要進(jìn)行瑕疵檢測,因此這些電子元器件的產(chǎn)量與AOI檢測的應(yīng)用結(jié)構(gòu)息息相關(guān)。因此,AOI檢測行業(yè)應(yīng)用需求結(jié)構(gòu)主要通過PCB、半導(dǎo)體和FPD的產(chǎn)量比例來進(jìn)行測算得到。從AOI檢測設(shè)備應(yīng)用需求分布情況來看,根據(jù)Yole調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,2019年全球AOI檢測設(shè)備應(yīng)用較多的是PCB行業(yè),占到總體市場的69%。 AOI的相機(jī)按攝取圖像的模式分為面陣相機(jī)和線陣相機(jī)。AOI檢測設(shè)備

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基本的AOI技術(shù)包含下列子系統(tǒng):高速高精度XY方向的運(yùn)動控制系統(tǒng);機(jī)械光學(xué)系統(tǒng);高精度高可靠性圖像采集系統(tǒng);智能圖像識別與錯誤檢測系統(tǒng)。這些子系統(tǒng)構(gòu)成了一個與多維測量和錯誤檢測密切相關(guān)的設(shè)備。注意到AOI識別是機(jī)器視覺在印刷電路板領(lǐng)域的具體應(yīng)用,換言之,印刷電路板的缺陷檢測實(shí)質(zhì)上是屬于模式識別的范疇。它將PCB上的不同缺陷視為不同的模式類,從采集到的圖像信號中提取和選擇特征,根據(jù)特征向量構(gòu)造判別函數(shù),進(jìn)行缺陷分類,即模式識別。識別算法的好壞直接影響到智能圖像識別系統(tǒng)的性能,進(jìn)而影響整個AOI系統(tǒng)的性能。從機(jī)器視覺的發(fā)展來看,目前在AOI上面至少可以完整地應(yīng)用以下的視覺識別算法。 浙江智能AOI檢測用計(jì)算機(jī)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)。

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圖像采集階段(光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集)AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng),照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分。因?yàn)閿z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(zhǔn)確性對于檢測結(jié)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(diǎn),那么也就無法談到準(zhǔn)確的檢出。下面我們對光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng),照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分逐一分析介紹。首先,光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng)指的是光電二極管器件和與之搭配的成像系統(tǒng)。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(zhuǎn)化產(chǎn)生電荷,轉(zhuǎn)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(qiáng)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(zhuǎn)化為數(shù)字灰階0-255值,灰階值反映了物體反射光的強(qiáng)弱,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)識別不同被檢測物體的目的。

AOI圖像采集的一個關(guān)鍵步驟是控制系統(tǒng),光電傳感器的FOV(視窗)有限,物體高速運(yùn)動中準(zhǔn)確地抓拍到清晰的圖像,軟硬件協(xié)調(diào)動作非常重要,如下圖所示,當(dāng)圖像傳感器與機(jī)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(shù)據(jù)的準(zhǔn)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(dǎo)軌,電機(jī)和運(yùn)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(wěn)定不均勻,機(jī)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(shí)的圖像信息,除去噪聲的濾波處理必不可少。 AOI的全稱是自動光學(xué)檢測。

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光電轉(zhuǎn)化器可以分為CCD(chargeCouplingdiode)和CMOS(complementarymetaloxidesemiconductor)兩種。因?yàn)橹谱鞴に嚺c設(shè)計(jì)不同,CCD與CMOS傳感器工作原理主要表現(xiàn)為數(shù)字電荷傳送的方式的不同,工作原理如下圖所示,CCD采用硅基半導(dǎo)體加工工藝,并設(shè)置了垂直和水平移位寄存器,電極所產(chǎn)生的電場推動電荷鏈接方式傳輸?shù)街虚g模數(shù)轉(zhuǎn)換器。這樣的結(jié)構(gòu)與設(shè)計(jì)很難集成很多的感光單元,制造成本高且功耗大;而CMOS采用無機(jī)半導(dǎo)體加工工藝,每像素設(shè)計(jì)了額外的電子電路,每個像素都可以被定位,而無需CCD中那樣的電荷移位設(shè)計(jì),對圖像信息的讀取速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于CCD芯片,因光暈和拖尾等過度曝光而產(chǎn)生的非自然現(xiàn)象的發(fā)生頻率要低得多,價(jià)格和功耗比CCD光電轉(zhuǎn)化器也低,但其缺點(diǎn)是半導(dǎo)體工藝制作的像素單元缺陷多,靈敏度會有一些問題,同時,為每個像素電子電路提供所需的額外空間不會作為光敏區(qū)域。芯片表面上的光敏區(qū)域部分(定義為填充因子)小于CCD芯片。從理論上講,這個原因?qū)е驴梢允占膱D像信息光子數(shù)會有所減少,所以,CMOS光電轉(zhuǎn)化元件一般需要搭配高亮度光源,噪音也比較大。 取而代之的是自動檢測技術(shù),其在生產(chǎn)中承擔(dān)著重要的角色。對于裝配過程中錯誤的前期查找、消除起關(guān)鍵作用。東莞新一代AOI配件

AOI基于機(jī)器學(xué)習(xí)的缺陷檢測與分類。AOI檢測設(shè)備

AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過1200或2000萬高分辨率的工業(yè)相機(jī),從電子電路板頂面拍照,通過AI人工技術(shù),深度學(xué)習(xí)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(huán)電阻錯料。本插件AOI設(shè)備可應(yīng)用于波峰焊爐前或爐后,應(yīng)用在爐后時,可自動檢測板卡的旋轉(zhuǎn)角度,保證元件的檢測正確性和穩(wěn)定性。AIVS-D系列在線PCBA插件AOI采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FeedforwardNeuralNetworks),是深度學(xué)習(xí)(deeplearning)的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺(visualperception)機(jī)制構(gòu)建,可以進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。作為圖像識別領(lǐng)域的算法之一,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)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(luò)將用于提取圖像的判別特征,再通過分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識別。 AOI檢測設(shè)備

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標(biāo)簽: AOI