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現在，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。 AOI集成了圖像傳感技術、運動控制技術，AOI檢測儀在產品生產過程中可以執行測量、識別和引導等一系列任務。湖南插件AOI檢測

AI視覺檢測代替人工檢測實現了非接觸、高效率、高精度的檢測優勢，在工業檢測中成為一種剛需。它通過相機拍照獲取圖像、對圖像進行識別、處理從而達到檢測的目的。機器視覺可自動識別被測產品表面的缺陷，如金屬外觀不良檢測、印刷電路板缺陷檢測等。AI視覺為人類解放生產力提供了重要的支撐，使現代的生產制造更加地智能化、自動化。帶動了企業生產效益的提升，進而為整體經濟的上漲貢獻了巨大的力量，經濟與科技相互反饋，AI視覺在未來將有更多的拓展性、與更高的先進性。江西遠程操控AOI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。

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

除光電傳感器外，AOI圖像采集過程中照明系統也非常重要，選擇比較好光源目的是保證被檢測物體的特征區別于其他背景，涉及到光源的光譜特性，光源顏色的色溫特性。高效率長壽命，高亮度且均勻的光源是必須考慮的參數，高亮度均勻性好的光源可以提高信噪比，而長壽命高效率則可以提高設備的穩定性，降低工作負荷。照明光源按照波長分類可以分為可見波長光源，特殊波長光源。可見波長光源也就是一般現代工業AOI檢測設備中較常用的紅綠藍LED光源。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。

    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。 當自動檢測時，機器通過攝像頭自動掃描PCB，采集圖像，測試的焊點與數據庫中的合格的參數進行比較。上海插件AOI

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。湖南插件AOI檢測

當前電子產品日漸向著小型化趨勢發展，對產品元器件的微型化要求也越來越高，微型器件的組裝和檢測難以只通過人工完成，由此產生越來越多的自動檢測設備需求。與此同時，自動檢測設備還能夠健身制造成本、提升產品質量，AOI檢測設備代替人工的進程發展較快。在此背景下，中國自動光學檢測行業逐步發展起來。從AOI檢測設備來看，目前AOI檢測設備是SMT加工廠必備的設備，平均一條SMT生產線至少需要2-3臺AOI檢測設備，但我國AOI檢測設備的滲透率較低，只為50%左右。湖南插件AOI檢測

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