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爐前AOI光學(xué)檢測

來源: 發(fā)布時間:2022-02-08

AIVS-D系列爐前插件AOI特點簡介●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,海量實際場景數(shù)據(jù)訓(xùn)練;低誤報,支持6鐘混板檢查?!馪CB二維碼,支持MES對接●實現(xiàn)自動編程,只需5分鐘●生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時圖表顯示,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:標(biāo)配2000萬CCD全彩工業(yè)面陣相機(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)下游客戶的要求進行主機設(shè)備的調(diào)整或是軟件的二次開發(fā)。爐前AOI光學(xué)檢測

爐前AOI光學(xué)檢測,AOI

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實的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。

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    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Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色檢測項目(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)機制構(gòu)建,可以進行監(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)機制構(gòu)建,可以進行監(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。

爐前AOI光學(xué)檢測,AOI

    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)用暫時沒有這么廣泛應(yīng)用,這種共識還沒有達成。 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(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)營范圍是機械及行業(yè)設(shè)備,擁有一支專業(yè)技術(shù)團隊和良好的市場口碑。公司業(yè)務(wù)涵蓋智能視覺檢測設(shè)備等,價格合理,品質(zhì)有保證。公司將不斷增強企業(yè)重點競爭力,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”的經(jīng)營理念,全力打造公司的重點競爭力。

標(biāo)簽: AOI
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