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江蘇爐前AOI升級換代

來源: 發布時間:2022-01-22

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在現代工業自動化生產中,連續大批量生產中每一個制作過程都是有一定的次品率的,單獨去看雖然比率很小,但是相乘后卻成為企業難以提高良率的重要瓶頸,并且在經過完整制程后再次去剔除次品,成本會高很多(例如,如果錫膏印刷工序存在定位偏差,且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發現,那么返修的成本將會是原成本的100倍以上),因此及時檢測以及次品剔除對質量控制和成本控制是非常重要的,也是制造業進一步升級的重要基石。

    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。 AOI檢測不僅是一部檢測設備,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。

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本系統采用的卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網(Feedforward Neural Networks),是深度學習(deep learning)的表示算法之一。卷積神經網絡仿造生物的視知覺(visual perception)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一臺機器視覺設備通常可以包含多種配置以及多種原理、算法,取決與對設備功能的需求及結構設計的復雜程度。江蘇插件AOI外觀檢測

對于產品檢測來說,利用AOI技術能夠有效提升產品檢測分析的準確性和性。江蘇爐前AOI升級換代

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