人工智能成為了時(shí)下科技的關(guān)鍵詞之一，生活中有越來越多的人工智能產(chǎn)物走進(jìn)我們的視野，其中AI視覺的這一產(chǎn)業(yè)鏈也在迅速地延伸，AI視覺中的各種硬件和算法也隨之衍生，AI視覺主要通過對(duì)圖像的分析處理進(jìn)而識(shí)別得出相應(yīng)需要的視覺結(jié)果。AI視覺的產(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)帶來了更多的機(jī)遇，AI視覺檢測(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視覺的亮點(diǎn)則在多方面呈現(xiàn)。愛為視（AIVS）視覺檢測(cè)設(shè)備，更是走在行業(yè)前列。AOI檢測(cè)主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、半導(dǎo)體和FPD面板。遠(yuǎn)程操控AOI

AI視覺檢測(cè)代替人工檢測(cè)實(shí)現(xiàn)了非接觸、高效率、高精度的檢測(cè)優(yōu)勢(shì)，在工業(yè)檢測(cè)中成為一種剛需。它通過相機(jī)拍照獲取圖像、對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別、處理從而達(dá)到檢測(cè)的目的。機(jī)器視覺可自動(dòng)識(shí)別被測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷，如金屬外觀不良檢測(cè)、印刷電路板缺陷檢測(cè)等。AI視覺為人類解放生產(chǎn)力提供了重要的支撐，使現(xiàn)代的生產(chǎn)制造更加地智能化、自動(dòng)化。帶動(dòng)了企業(yè)生產(chǎn)效益的提升，進(jìn)而為整體經(jīng)濟(jì)的上漲貢獻(xiàn)了巨大的力量，經(jīng)濟(jì)與科技相互反饋，AI視覺在未來將有更多的拓展性、與更高的先進(jìn)性。廣東新一代智能AOI設(shè)備存在的主要問題是，當(dāng)一些檢查對(duì)象是不可見的，或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了。

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。因?yàn)閿z影得到的圖像被用于與模板做對(duì)比，所以獲取的圖像信息準(zhǔn)確性對(duì)于檢測(cè)結(jié)果非常重要，可以想象一下，如果圖像采集器看不清楚或看不到被檢測(cè)物體的特征點(diǎn)，那么也就無法談到準(zhǔn)確的檢出。下面我們對(duì)光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng)，照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個(gè)部分逐一分析介紹。首先，光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng)指的是光電二極管器件和與之搭配的成像系統(tǒng)。是獲得圖像的”眼睛”,原理都是光電二極管接受到被檢測(cè)物體反射的光線，光能轉(zhuǎn)化產(chǎn)生電荷，轉(zhuǎn)化后的電荷被光電傳感器中的電子元件收集，傳輸形成電壓模擬信號(hào)。二極管吸收光線強(qiáng)度不同時(shí)生成的模擬電壓大小不同，依次輸出模擬電壓值被轉(zhuǎn)化為數(shù)字灰階0-255值，灰階值反映了物體反射光的強(qiáng)弱，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)識(shí)別不同被檢測(cè)物體的目的。

照明光源按照波長分類可以分為可見波長光源，特殊波長光源?？梢姴ㄩL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。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(shí)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(cè)具有熒光發(fā)光特性物質(zhì)微殘留時(shí)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(duì)應(yīng)關(guān)系的原理，紅外光源對(duì)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(shí)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(cè)中的得到了應(yīng)用，例如通過相干光的干涉圖案計(jì)算出對(duì)應(yīng)的相位差和光程差，可以測(cè)量出被測(cè)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。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。

    AOI圖像采集的然后一個(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。數(shù)據(jù)處理階段（數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換）數(shù)據(jù)處理階段是圖像的預(yù)處理階段，是采集圖像的加工處理過程，為圖像比對(duì)提供準(zhǔn)確可靠的圖片信息，主要包含了背景噪音減少，圖像增強(qiáng)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(qiáng)和銳化則是提高被檢測(cè)特征的對(duì)比度，突出圖像中需要關(guān)注的特征，忽略不需要關(guān)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(guān)注的輪廓。 簡單來說貨真價(jià)實(shí)的AOI檢測(cè)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。福建AOI光學(xué)檢測(cè)

AOI檢測(cè)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生的背景是電子元件集成度與精細(xì)化程度高，檢測(cè)速度與效率更高，檢測(cè)零缺陷的發(fā)展需求。遠(yuǎn)程操控AOI

在現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，連續(xù)大批量生產(chǎn)中每一個(gè)制作過程都是有一定的次品率的，單獨(dú)去看雖然比率很小，但是相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的重要瓶頸，并且在經(jīng)過完整制程后再次去剔除次品，成本會(huì)高很多（例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測(cè)試才被發(fā)現(xiàn)，那么返修的成本將會(huì)是原成本的100倍以上），因此及時(shí)檢測(cè)以及次品剔除對(duì)質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進(jìn)一步升級(jí)的重要基石。遠(yuǎn)程操控AOI

深圳愛為視智能科技有限公司致力于機(jī)械及行業(yè)設(shè)備，以科技創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)***管理的追求。公司自創(chuàng)立以來，投身于智能視覺檢測(cè)設(shè)備，是機(jī)械及行業(yè)設(shè)備的主力軍。愛為視繼續(xù)堅(jiān)定不移地走高質(zhì)量發(fā)展道路，既要實(shí)現(xiàn)基本面穩(wěn)定增長，又要聚焦關(guān)鍵領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型再突破。愛為視始終關(guān)注機(jī)械及行業(yè)設(shè)備行業(yè)。滿足市場(chǎng)需求，提高產(chǎn)品價(jià)值，是我們前行的力量。