愛為視（AIVS）極速編程以及傻瓜式操作的過程是什么樣的呢！帶您來看看，通過4種建模方式之“抓圖建模”：登錄系統(tǒng)—標(biāo)注文件管理—選擇模板圖片—抓圖輔助建模，當(dāng)PCBA經(jīng)過設(shè)備時自動抓拍進(jìn)行建模！全程傻瓜式操作！四種建模方式之“取圖—模板遷移”適用于首件機(jī)型與已生產(chǎn)過的舊機(jī)型類似（如共PCBA的機(jī)型，多器件或者少器件），讓您的建模更加高效！四種建模方式之“抓圖—模板遷移”，適用于建模的模板位置抓拍不合適，再次進(jìn)行抓圖用之前的模板進(jìn)行遷移建模，更加高效！一臺機(jī)器視覺設(shè)備通?？梢园喾N配置以及多種原理、算法，取決與對設(shè)備功能的需求及結(jié)構(gòu)設(shè)計的復(fù)雜程度。廣東AOI光學(xué)檢測

AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過1200或2000萬高分辨率的工業(yè)相機(jī)，從電子電路板頂面拍照，通過AI人工技術(shù)，深度學(xué)習(xí)算法、智能圖像分析，檢測電子電路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、錯件、浮高、OCV(文字識別）、可支持測試色環(huán)電阻錯料。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，可自動檢測板卡的旋轉(zhuǎn)角度，保證元件的檢測正確性和穩(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（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(jìn)行學(xué)習(xí)和識別。 北京3dAOI配件用計算機(jī)處理系統(tǒng)代替人腦執(zhí)行數(shù)據(jù)處理，讓AOI檢測系統(tǒng)可以取產(chǎn)制造中的人工目檢環(huán)節(jié)。

AOI檢測設(shè)備中常用的紅綠藍(lán)LED光源。特殊波長光源一般是指紅外或紫外波長光源，一些特殊材料在可見光范圍內(nèi)吸收差別不大，灰階變化不明顯時可以考慮采用特殊波長光源，比如說利用紫外光能量高可以激發(fā)熒光材料的原理，檢測具有熒光發(fā)光特性物質(zhì)微殘留時紫外光源就是一種比較有效的手段，因材料成分與紅外光譜有對應(yīng)關(guān)系的原理，紅外光源對不具有發(fā)光性質(zhì)的有機(jī)化合物殘留缺陷檢出就有很大的作用，甚至可以實現(xiàn)成分分析。特殊光源中，利用偏振光與物體相互作用后偏振態(tài)的變化，利用光學(xué)干涉原理的白光干涉（whitelightinterferometry）在特定缺陷檢測中的得到了應(yīng)用，例如通過相干光的干涉圖案計算出對應(yīng)的相位差和光程差，可以測量出被測物體與參考物體之間的差異，且分辨率與精度為可以達(dá)到亞波長，測量三維物體形貌與高度也正成為AOI檢測的新需求。（下圖為側(cè)光源與同軸光源實例）

AOI（AutomaticOpticInspection）的全稱是自動光學(xué)檢測，是基于光學(xué)原理來對焊接生產(chǎn)中遇到的常見缺陷進(jìn)行檢測的設(shè)備,如在線監(jiān)測檢測PCBA板卡(PCBA是英文Printedcircuitboard+assembly的簡稱,也就是說PCB空板經(jīng)過SMT上件,再經(jīng)過DIP插件的整個制作過程,簡稱PCBA板卡)。越來越多的工廠配備AOI檢測設(shè)備來保證產(chǎn)品的質(zhì)量，其基本原理是通過光的反射來檢查如BGA等元件貼裝是否正確，焊接是否良好，是否有漏貼、反向或短路現(xiàn)象等不良。在經(jīng)過AOI檢測出現(xiàn)不良時,需要現(xiàn)場工作人員進(jìn)行目測判定，判定后的良品,通過手動修改檢測結(jié)果為合格,繼續(xù)后面的生產(chǎn)，而不良品則進(jìn)行維修。然而,當(dāng)后段反饋SMT不良時，偶爾發(fā)現(xiàn)比較直白不良如漏件、反件、錯件,這些不良在AOI檢測中有報出，可是被現(xiàn)場操作人員誤判而流入了后續(xù)生產(chǎn)中。 AOI通常算法有模板匹配、DRC設(shè)計規(guī)則檢查、CMTS形態(tài)檢查。

AOI的工作方式與SMT當(dāng)中SPI和印刷機(jī)中使用的視覺系統(tǒng)相同，通常使用設(shè)計規(guī)則檢查(DRC)和模式識別。DRC方法根據(jù)一些給定的規(guī)則檢查電路圖形(所有的線應(yīng)該在焊點處結(jié)束，所有的引線應(yīng)該至少，所有的引線應(yīng)該至少，等等)。該方法能從算法上保證待測電路的正確性，且具有制作簡單、算法邏輯簡單、處理速度快、程序編輯量小、數(shù)據(jù)占用空間小等特點，因此被很多人采用。但該方法確定邊界的能力較差。圖形識別方法是將存儲的數(shù)字圖像與實際圖像進(jìn)行比較。根據(jù)完整的印刷電路板或根據(jù)模型建立的檢驗文件進(jìn)行檢驗，或根據(jù)計算機(jī)軸輔助設(shè)計中編制的檢驗程序進(jìn)行檢驗。其準(zhǔn)確性取決于所采用的發(fā)牌率和檢驗程序，一般與電子測試系統(tǒng)相同，但采集的數(shù)據(jù)量大，對數(shù)據(jù)的實時處理要求較高。模式識別方法利用實際設(shè)計數(shù)據(jù)代替DRC中已建立的設(shè)計原則，具有明顯的優(yōu)勢。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自動光學(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。廣東AOI光學(xué)檢測

支持客戶離線編程、客戶遠(yuǎn)程調(diào)控、遠(yuǎn)程調(diào)試1、支持系統(tǒng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)越多效果越好；2、支持本地學(xué)習(xí)。愛為視智能科技是新一代AI視覺前沿技術(shù)公司,率先對AOI進(jìn)行變革.采用深度學(xué)習(xí)算法,解決AOI編程復(fù)雜,誤報多的行業(yè)痛點,為客戶提供智能的插件檢測方案.公司團(tuán)隊深耕計算機(jī)視覺領(lǐng)域,圖形,圖像領(lǐng)域16余年.擁有20年行業(yè)背景.合作客戶覆蓋工控,電源,電力.家電.汽車電子.醫(yī)療電子.消費電子等多個行業(yè).在長期的經(jīng)營活動中以高效的服務(wù)贏得廣大客戶的信賴及推介.歡迎您的來電咨詢合作。廣東AOI光學(xué)檢測

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