AIVS-D系列爐前插件AOI特點(diǎn)簡介●采用聲音提示，彈窗對比圖，主圖突出顯示不良紅框等多種提醒，符合人體工學(xué)●一聽，二看，三聚焦，便于員工聽到異常提醒后直接觀察，使用彈窗顯示不良器件對比圖●深度學(xué)習(xí)算法，海量實(shí)際場景數(shù)據(jù)訓(xùn)練；低誤報(bào)，支持6鐘混板檢查?！馪CB二維碼，支持MES對接●實(shí)現(xiàn)自動編程，只需5分鐘●生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)圖表顯示，可視化管理，檢測數(shù)據(jù)便捷導(dǎo)出。AIVS-D系列爐前AOI規(guī)格參數(shù)光源:八側(cè)面多角度高亮條形光源相機(jī)：標(biāo)配2000萬CCD全彩工業(yè)面陣相機(jī)（可選配1200萬/2500萬/2900萬）FOV：400*300mm可檢PCBA尺寸：寬度400mm，長度不限；可選配寬度750mm，長度不限CPU：inteli59600KF；GPU：NVIDIA獨(dú)立顯卡顯存：8G/6G內(nèi)存/硬盤存儲：16GDDR4/2T操作系統(tǒng)：：22寸/。AOI設(shè)備是高度定制化產(chǎn)品，設(shè)備廠商往往需要根據(jù)下游客戶的要求進(jìn)行主機(jī)設(shè)備的調(diào)整或是軟件的二次開發(fā)。爐前AOI光學(xué)檢測

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(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色；3、可依據(jù)客戶需求，自由定義器件中文名；4、不良器件圖靜態(tài)顯示；程序制作靈活性：1、無需設(shè)置參數(shù)；2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序，且支持持續(xù)補(bǔ)充學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)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(fù)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(fā)生變化，已做好的模板可長久正常使用湖南新一代智能AOI檢測簡單來說貨真價(jià)實(shí)的AOI檢測儀模擬和拓展了人類眼、手的功能，利用光學(xué)成像方法模擬人眼的的視覺成像功能。

    網(wǎng)絡(luò)：千兆網(wǎng)卡結(jié)構(gòu)簡約，便于快速安裝Simplestructureeasytoinstallquickly落地式安裝，無需改動流水線Floormounted,noneedtochangetheassemblyline在線無感檢測，PCBA流過快速給出結(jié)果On-linesensorlessdetection,PCBAflowthroughthefastgivesresults寬度與高度可調(diào)，適應(yīng)性強(qiáng)Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色檢測項(xiàng)目（黑電感字符檢測、器件與底板同色的器件檢測、鋁電容頂部字符識別、黑灰電容字符識別、電池座方向識別、小鐵片檢測、聚丙烯電容字符識別、電線檢測、變壓器字符識別、晶振字符識別、螺紋/光頭射頻頭檢測、蜂鳴器方向檢測、東倒西歪的電容極性識別）本系統(tǒng)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)（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)域的中心算法之一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)充足時(shí)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。

    本系統(tǒng)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)（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)域的中心算法之一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)充足時(shí)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。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(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色；3、可依據(jù)客戶需求，自由定義器件中文名；4、不良器件圖靜態(tài)顯示。 AOI自動光學(xué)檢測設(shè)備的優(yōu)點(diǎn)就是可以取代以前SMT爐前，而且可以比人眼更精確的判斷出SMT的打件組裝缺點(diǎn)。

    AOI是AutomatedOpticalInspection的縮寫，中文翻譯是自動光學(xué)檢測。AOI本身是一種技術(shù)，但目前大多指的是AOI設(shè)備，即自動光學(xué)檢測設(shè)備。在國外AOI設(shè)備已經(jīng)有一定的歷史，AOl技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、FPD、半導(dǎo)體、光伏等多個(gè)行業(yè)，AOI設(shè)備多是在半導(dǎo)體和面板檢測領(lǐng)域應(yīng)用，導(dǎo)致目前AOI已經(jīng)被默認(rèn)為半導(dǎo)體和面板自動化檢測的代名詞，而且更多強(qiáng)調(diào)的是貼裝、焊錫等表面缺陷的檢測。隨著技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)出現(xiàn)了3D-AOI產(chǎn)品。當(dāng)然，針對其他行業(yè)中的應(yīng)用，如紡織品、金屬等產(chǎn)品的表面檢測，我們也可以這些檢測設(shè)備為AOI設(shè)備，只不過目前其他行業(yè)的應(yīng)用暫時(shí)沒有這么廣泛應(yīng)用，這種共識還沒有達(dá)成。 相關(guān)值大于或等于臨界相關(guān)值的為正常圖像，為異常圖像本社導(dǎo)入的AOI設(shè)備采用歸一化的彩色相關(guān)算法。山東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI檢測設(shè)備

無需設(shè)置參數(shù)：1.采用智能算法、自動框圖比例高；2.無需抽色、無需調(diào)飽和度、色相、無需調(diào)容忍度、閾值。爐前AOI光學(xué)檢測

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(gè)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%。爐前AOI光學(xué)檢測

深圳愛為視智能科技有限公司主要經(jīng)營范圍是機(jī)械及行業(yè)設(shè)備，擁有一支專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)和良好的市場口碑。公司業(yè)務(wù)涵蓋智能視覺檢測設(shè)備等，價(jià)格合理，品質(zhì)有保證。公司將不斷增強(qiáng)企業(yè)重點(diǎn)競爭力，努力學(xué)習(xí)行業(yè)知識，遵守行業(yè)規(guī)范，植根于機(jī)械及行業(yè)設(shè)備行業(yè)的發(fā)展。愛為視秉承“客戶為尊、服務(wù)為榮、創(chuàng)意為先、技術(shù)為實(shí)”的經(jīng)營理念，全力打造公司的重點(diǎn)競爭力。