人工智能成為了時(shí)下科技的關(guān)鍵詞之一，生活中有越來(lái)越多的人工智能產(chǎn)物走進(jìn)我們的視野，其中AI視覺(jué)的這一產(chǎn)業(yè)鏈也在迅速地延伸，AI視覺(jué)中的各種硬件和算法也隨之衍生，AI視覺(jué)主要通過(guò)對(duì)圖像的分析處理進(jìn)而識(shí)別得出相應(yīng)需要的視覺(jué)結(jié)果。AI視覺(jué)的產(chǎn)生給現(xiàn)代企業(yè)的生產(chǎn)制造提供了更高效的檢測(cè)方式，同時(shí)帶來(lái)了更多的機(jī)遇，AI視覺(jué)檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了人工檢測(cè)。 而在現(xiàn)實(shí)中的生產(chǎn)檢測(cè)中，AI視覺(jué)的亮點(diǎn)則在多方面呈現(xiàn)。愛(ài)為視（AIVS）視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備，更是走在行業(yè)前列。生產(chǎn)廠家只需要提調(diào)試好供的攝像設(shè)備通過(guò)網(wǎng)絡(luò)端對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)，通常檢測(cè)效果能夠代替實(shí)地檢測(cè)的效果。河南aivsAOI系統(tǒng)

AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過(guò)1200或2000萬(wàn)高分辨率的工業(yè)相機(jī)，從電子電路板頂面拍照，通過(guò)AI人工技術(shù)，深度學(xué)習(xí)算法、智能圖像分析，檢測(cè)電子電路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、錯(cuò)件、浮高、OCV(文字識(shí)別）、可支持測(cè)試色環(huán)電阻錯(cuò)料。本插件AOI設(shè)備可應(yīng)用于波峰焊爐前或爐后，應(yīng)用在爐后時(shí)，可自動(dòng)檢測(cè)板卡的旋轉(zhuǎn)角度，保證元件的檢測(cè)正確性和穩(wěn)定性。AIVS-D系列在線PCBA插件AOI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)絡(luò)（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(jué)（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(shí)別領(lǐng)域的算法之一，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(duì)本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問(wèn)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(guò)分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。廣東aivsAOI供應(yīng)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。

    AOI檢測(cè)基本原理與設(shè)備構(gòu)成：AOI檢測(cè)原理是采用攝像技術(shù)將被檢測(cè)物體的反射光強(qiáng)以定量化的灰階值輸出，通過(guò)與標(biāo)準(zhǔn)圖像的灰階值進(jìn)行比較，分析判定缺陷并進(jìn)行分類的過(guò)程。與人工檢查做一個(gè)形象的比喻，AOI采用的普通LED或特殊光源相當(dāng)于人工檢查時(shí)的自然光，AOI采用的光學(xué)傳感器和光學(xué)透鏡相當(dāng)于人眼，AOI的圖像處理與分析系統(tǒng)就相當(dāng)于人腦，即“看”與“判”兩個(gè)環(huán)節(jié)。因此，AOI檢測(cè)的工作邏輯可以簡(jiǎn)單地分為圖像采集階段（光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集），數(shù)據(jù)處理階段（數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換），圖像分析段（特征提取與模板比對(duì)）和缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段（缺陷大小類型分類等）。為了支持和實(shí)現(xiàn)AOI檢測(cè)的上述四個(gè)功能，AOI設(shè)備的硬件系統(tǒng)也就包括工作平臺(tái)，成像系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)四個(gè)部分，是一個(gè)集成了機(jī)械，自動(dòng)化，光學(xué)和軟件等多學(xué)科的自動(dòng)化設(shè)備。

程序制作靈活性：1、無(wú)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(dòng)建模比例更高（80%+）；---自動(dòng)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(zhǎng)久正常使用易用性：1、無(wú)需設(shè)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(dòng)框圖比例高，支持持續(xù)補(bǔ)充學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)后自動(dòng)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(hào)；5、支持批量復(fù)制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作以目前AOI（自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)）技術(shù)在PCB行業(yè)滲透率較高，復(fù)雜化趨勢(shì)以及制造行業(yè)整體對(duì)智能化變革的需求。

模板匹配就是先設(shè)定已知模板，已知模板是AOI檢測(cè)中沒(méi)有缺陷的實(shí)物影像或較小重復(fù)單元影像，通常情況下PCBAOI檢測(cè)中以實(shí)物影像為已知模板，F(xiàn)PD AOI檢測(cè)中則是較小重復(fù)單元。將采集到的圖像與模板影像進(jìn)行重合比對(duì)，然后平移到下一個(gè)單元進(jìn)行同樣比對(duì)，出現(xiàn)灰階有差異的部分就被懷疑為缺陷，這里我們給灰階差異設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)灰階差超過(guò)設(shè)定閾值后，就被判定為真正的缺陷。從細(xì)節(jié)上講，閾值的設(shè)定過(guò)于嚴(yán)格出現(xiàn)誤判的概率就會(huì)增加，而閾值設(shè)定過(guò)于寬松漏檢出的概率就會(huì)增加，因此，被檢測(cè)物體的特征提取可以提高比對(duì)的對(duì)位精度，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)結(jié)果起到了決定性的作用。質(zhì)量可靠的AOI檢測(cè)儀專業(yè)的光源及合理打光方案是機(jī)器視覺(jué)的技術(shù)，判斷檢測(cè)系統(tǒng)是否穩(wěn)定可靠。安徽aivsAOI研發(fā)

成像系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)四個(gè)部分，是一個(gè)集成了機(jī)械，自動(dòng)化，光學(xué)和軟件等多學(xué)科的自動(dòng)化設(shè)備。河南aivsAOI系統(tǒng)

    AOI圖像采集的一個(gè)關(guān)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(yùn)動(dòng)中準(zhǔn)確地抓拍到清晰的圖像，軟硬件協(xié)調(diào)動(dòng)作非常重要，如下圖所示，當(dāng)圖像傳感器與機(jī)臺(tái)移動(dòng)速度不匹配時(shí)造成圖像的拉伸，收縮等變形，所以，載物移動(dòng)平臺(tái)XY方向移動(dòng)與圖像采集光電傳感器的同步移動(dòng)影響到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)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(dǎo)軌，電機(jī)和運(yùn)動(dòng)控制程序是非常必要的。在AOI檢測(cè)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(guò)程中，外界雜散光，光電二極管電子噪聲及溫度，光源的不穩(wěn)定不均勻，機(jī)械系統(tǒng)的抖動(dòng)，傳感器溫度等原因?qū)е?，不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識(shí)別，圖像切割等后續(xù)處理工作帶來(lái)了困難。因此，為了獲得真實(shí)的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。 河南aivsAOI系統(tǒng)

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