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智能AOI系統

來源: 發布時間:2022-01-21

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就相當于人腦,即“看”與“判”兩個環節。因此,AOI檢測的工作邏輯可以簡單地分為圖像采集階段(光學掃描和數據收集),數據處理階段(數據分類與轉換),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AOI檢測的上述四個功能,AOI設備的硬件系統也就包括工作平臺,成像系統,圖像處理系統和電氣系統四個部分,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。AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。智能AOI系統

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    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。 江西爐前AOI系統AOI檢測的工作邏輯可以簡單地分為圖像采集階段,數據處理階段,圖像分析段和缺陷報告階段四個階段。

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    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。

    光電轉化器可以分為CCD(chargeCouplingdiode)和CMOS(complementarymetaloxidesemiconductor)兩種。因為制作工藝與設計不同,CCD與CMOS傳感器工作原理主要表現為數字電荷傳送的方式的不同,工作原理如下圖所示,CCD采用硅基半導體加工工藝,并設置了垂直和水平移位寄存器,電極所產生的電場推動電荷鏈接方式傳輸到中間模數轉換器。這樣的結構與設計很難集成很多的感光單元,制造成本高且功耗大;而CMOS采用無機半導體加工工藝,每像素設計了額外的電子電路,每個像素都可以被定位,而無需CCD中那樣的電荷移位設計,對圖像信息的讀取速度遠遠高于CCD芯片,因光暈和拖尾等過度曝光而產生的非自然現象的發生頻率要低得多,價格和功耗比CCD光電轉化器也低,但其缺點是半導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域。芯片表面上的光敏區域部分。 愛為視是插件爐前錯、漏、反、多等缺陷檢測方案供應商。

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    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中心算法之一,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。 隨著電子技術、圖像傳感技術和計算機技術的快速發展,AOI技術成為表面缺陷檢測的重要手段。不需要設置參數的AOI供應

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。智能AOI系統

機械及行業設備行業,顧名思義就是與機械有關的行業,在很大程度上影響國民經濟大發展,機械制造業也在一定程度上體現了經濟建設水平。隨著經濟的飛速發展,我國機械行業發展迅速,制造水平明顯提升。重大技術裝備是關系我國安全和國民經濟命脈的基礎性、戰略性產品,是有限責任公司企業綜合實力和重點競爭力的重要標志。近年來,機械工業在重大技術裝備的自主研發中不斷取得突破,創新成果正逐步加入使用。在我國經濟步入發展新常態后,智能視覺檢測設備行業也處于新舊增長模式轉換的關鍵時期,實施轉換的獨一途徑是依靠科技創新驅動發展。其他型企業圍繞生產源頭、制造過程和產品性能三個方面加強科技研發,應用制造工藝,實現綠色制造。推廣節能低碳技術,采用制造工藝,發展循環經濟,形成低加入、低消耗、低排放的業態模式,實現低碳制造。智能AOI系統

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