在5G移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)浪潮引發(fā)了社會(huì)和商業(yè)的變革，電子制造業(yè)與所有行業(yè)一樣遭遇巨大沖擊，轉(zhuǎn)型升級(jí)迫在眉睫。愛(ài)為視小編和您談?wù)劆t前插件AOI。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PCBA俯視拍照，通過(guò)AI技術(shù)，深度學(xué)習(xí)算法、圖形圖像處理，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)檢測(cè)PCBA插件元器件的錯(cuò)件、漏件、反向、多件、浮高、歪斜等不良缺陷。插件AOI設(shè)備可應(yīng)用于波峰焊爐前，檢測(cè)完之后對(duì)有問(wèn)題的器件進(jìn)行修正，之后過(guò)波峰焊，減少糾錯(cuò)成本；將問(wèn)題攔截在萌芽階段；下面我們談?wù)勥@個(gè)DIP插件爐前檢測(cè)-落地式的功能。AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng)，照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個(gè)部分。湖北智能AOI生產(chǎn)

愛(ài)為視（Aivs）新一代智能AOI，它能減少檢查的誤報(bào)，保證檢測(cè)程序無(wú)缺陷。它可以檢查儲(chǔ)存起來(lái)的有缺陷的樣品，在優(yōu)化階段，在這方面花時(shí)間的原因是為了不讓任何缺陷溜過(guò)去。所有已知的缺陷都必須檢查，同時(shí)要把允許出現(xiàn)的誤報(bào)數(shù)量做到盡可能減少。在針對(duì)減少誤報(bào)而對(duì)任何程序進(jìn)行調(diào)整時(shí)，要檢查一下，看看以前檢查出來(lái)的真正缺陷，是否得到維修站的證實(shí)。通過(guò)一系列的核實(shí)，保障檢查程序的質(zhì)量，用于專(zhuān)門(mén)的制造和核查，同時(shí)對(duì)誤報(bào)進(jìn)行追蹤。福建爐前AOI升級(jí)換代存在的主要問(wèn)題是，當(dāng)一些檢查對(duì)象是不可見(jiàn)的，或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來(lái)了。

除光電傳感器外，AOI圖像采集過(guò)程中照明系統(tǒng)也非常重要，選擇比較好光源目的是保證被檢測(cè)物體的特征區(qū)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(zhǎng)壽命，高亮度且均勻的光源是必須考慮的參數(shù)，高亮度均勻性好的光源可以提高信噪比，而長(zhǎng)壽命高效率則可以提高設(shè)備的穩(wěn)定性，降低工作負(fù)荷。照明光源按照波長(zhǎng)分類(lèi)可以分為可見(jiàn)波長(zhǎng)光源，特殊波長(zhǎng)光源?？梢?jiàn)波長(zhǎng)光源也就是一般現(xiàn)代工業(yè)AOI檢測(cè)設(shè)備中較常用的紅綠藍(lán)LED光源。

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。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，分析判定缺陷并進(jìn)行分類(lèi)的過(guò)程。

在傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)算法之間進(jìn)行對(duì)比對(duì)比和選擇。一方面，相較于傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)解決方案，深度學(xué)習(xí)的一個(gè)明顯優(yōu)勢(shì)是高效壓縮視覺(jué)機(jī)器開(kāi)發(fā)的時(shí)間，目前深度學(xué)習(xí)算法在醫(yī)療、生命科學(xué)、食品等行業(yè)領(lǐng)域上都有一定較大程度的應(yīng)用發(fā)展。深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)視覺(jué)專(zhuān)業(yè)應(yīng)用程序難題轉(zhuǎn)化為非視覺(jué)**能夠解決的問(wèn)題。這樣一來(lái)，使得機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)更簡(jiǎn)單易用。同時(shí)，計(jì)算機(jī)及相機(jī)檢測(cè)也更為精確。機(jī)器視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)也要根據(jù)其應(yīng)用程序類(lèi)型、處理的數(shù)據(jù)量、處理能力進(jìn)行選擇。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。山東專(zhuān)業(yè)AOI銷(xiāo)售

AOI檢測(cè)儀A系統(tǒng)多采用黑白相機(jī)成像，提高成像分辨能力，還要考慮圖像運(yùn)動(dòng)過(guò)程拍攝圖片模糊帶來(lái)的不利影響。湖北智能AOI生產(chǎn)

本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類(lèi)包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)（Feedforward Neural Networks），是深度學(xué)習(xí)（deep learning）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)（visual perception）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(lèi)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(lèi)器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別湖北智能AOI生產(chǎn)

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