易用性:1、無需設置參數(shù);上手快;2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序,自動框圖比例高,支持持續(xù)補充學習,學習后自動建模比例更高(80%+);3、根據(jù)客戶需要,支持自定義器件名稱;4、支持快速更改工單號;5、支持批量復制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作多重智能算法檢測:1、智能識別鋁電容頂部字符;2、智能識別黑灰電容字符;3、智能識別黑電感字符或方向;4、智能識別電池座方向;5、小鐵片檢測;6、智能識別聚丙烯電容字符;7、電線檢測;8、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測;9、智能識別變壓器字符;10、智能識別蜂鳴器方向;11、智能識別晶振字符;12、智能識別東倒西歪的電容極性。13、三極管方向檢測;14、橋堆方向檢測對于產(chǎn)品檢測來說,利用AOI技術能夠有效提升產(chǎn)品檢測分析的準確性和性。江蘇新一代智能AOI供應
AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。因AOI檢測主要應用于PCB、半導體及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行瑕疵檢測,因此這些電子元器件的產(chǎn)量與AOI檢測的應用結構息息相關。因此,AOI檢測行業(yè)應用需求結構主要通過PCB、半導體和FPD的產(chǎn)量比例來進行測算得到。經(jīng)初步測算,PCB是目前我國主要的AOI應用領域,大概占AOI檢測總規(guī)模的。對于產(chǎn)品檢測來說,利用AOI技術能夠有效提升產(chǎn)品檢測分析的準確性和完整性。隨著電子制造產(chǎn)業(yè)鏈的進一步整合,檢測市場將不斷擴容,AOI技術在終端應用將持續(xù)得到突破,應用領域拓展將為AOI檢測服務和設備的需求增長增添動力,市場規(guī)模存在較大成長空間。 湖北智能AOI檢測設備AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉化攝影系統(tǒng),照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分。
當前電子產(chǎn)品日漸向著小型化趨勢發(fā)展,對產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)品質量,AOI檢測設備代替人工的進程發(fā)展較快。在此背景下,中國自動光學檢測行業(yè)逐步發(fā)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(chǎn)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。
本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)(Feedforward Neural Networks),是深度學習(deep learning)的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺(visual perception)機制構建,可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習。作為圖像識別領域的算法之一,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在學習數(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簡單來說貨真價實的AOI檢測儀模擬和拓展了人類眼、手的功能,利用光學成像方法模擬人眼的的視覺成像功能。
AOI圖像采集的然后一個關鍵步驟是控制系統(tǒng),光電傳感器的FOV(視窗)有限,物體高速運動中準確地抓拍到清晰的圖像,軟硬件協(xié)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理階段(數(shù)據(jù)分類與轉換)數(shù)據(jù)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(jīng)過二值化處理的圖像數(shù)據(jù)量明顯減少,能凸顯出需要關注的輪廓。 成像系統(tǒng),圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)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。浙江插件AOI檢測
目前常用的圖像識別算法為灰度相關算法,通過計算歸一化的相關來量化檢測圖像和標準圖像之間的相似程度。江蘇新一代智能AOI供應
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(fā)展需求。AOI檢測的比較大的優(yōu)點是節(jié)省人力,降低成本,提高生產(chǎn)效率,統(tǒng)一檢測標準和排除人為因素干擾,保證了檢測結果的穩(wěn)定性,可重復性和準確性,及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的不良,確保出貨質量。在人工智能技術與大數(shù)據(jù)發(fā)展進步中,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(tǒng)計,可以發(fā)現(xiàn)不良發(fā)生的原因,在工藝改善和生產(chǎn)良率提升中也正逐步發(fā)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(fā)揮越來越重要的作用。江蘇新一代智能AOI供應
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