本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, 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)（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)別若干個(gè)光電轉(zhuǎn)化器以行列的方式進(jìn)行排列形成矩陣就構(gòu)成了圖像傳感器。江西AOI供應(yīng)

    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、刪除等快捷鍵操作多重智能算法檢測(cè)：1、智能識(shí)別鋁電容頂部字符；2、智能識(shí)別黑灰電容字符；3、智能識(shí)別黑電感字符或方向；4、智能識(shí)別電池座方向；5、小鐵片檢測(cè)；6、智能識(shí)別聚丙烯電容字符；7、電線檢測(cè)；8、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測(cè)；9、智能識(shí)別變壓器字符；10、智能識(shí)別蜂鳴器方向；11、智能識(shí)別晶振字符；12、智能識(shí)別東倒西歪的電容極性。13、三極管方向檢測(cè)；14、橋堆方向檢測(cè)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)。 福建爐前AOI升級(jí)換代對(duì)于產(chǎn)品檢測(cè)來(lái)說(shuō)，利用AOI技術(shù)能夠有效提升產(chǎn)品檢測(cè)分析的準(zhǔn)確性和性。

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)用程序類型、處理的數(shù)據(jù)量、處理能力進(jìn)行選擇。

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。AOI是全自動(dòng)化，可以持續(xù)不斷地對(duì)同一件事物進(jìn)行觀察而不會(huì)感到疲勞，這對(duì)于效率的提升而言是十分重要的。

照明光源按照波長(zhǎng)分類可以分為可見(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。特殊波長(zhǎng)光源一般是指紅外或紫外波長(zhǎng)光源，一些特殊材料在可見(jiàn)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(zhǎng)光源，比如說(shuō)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(guò)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(zhǎng)?；趫D像檢查的基本原理是:每個(gè)具有明顯對(duì)比度的圖像都是可以被檢查的。河南遠(yuǎn)程操控AOI光學(xué)檢測(cè)

在線AOI光學(xué)檢測(cè)是一種連接網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)的一種方式，這種檢測(cè)模式解決需要將產(chǎn)品進(jìn)行送檢的麻煩。江西AOI供應(yīng)

    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。 江西AOI供應(yīng)

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