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上海新一代AOI升級換代

來源: 發(fā)布時間:2022-01-21

    首先濾波的定義是將信號中特定波段頻率濾除的操作,是抑制和防止干擾的一項重要措施。在AOI檢測中,噪聲是造成圖像退化的因素之一,起因是AOI圖像獲取,傳輸過程中,外界雜散光,光電二極管電子噪聲及溫度,光源的不穩(wěn)定不均勻,機械系統(tǒng)的抖動,傳感器溫度等原因?qū)е?,不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識別,圖像切割等后續(xù)處理工作帶來了困難。因此,為了獲得真實的圖像信息,除去噪聲的濾波處理必不可少。濾波的過程簡單說就是圖像平滑技術(shù),空域濾波與頻域濾波是濾波經(jīng)常采用的方法。具體講空域濾波是一種鄰域處理方法,通過直接在圖像空間中對鄰域內(nèi)像素進行處理,達到平滑或銳化,圖像空間中增強圖像的某些特征或者減弱圖像的某些特征。 采用高分辨率工業(yè)相機和智能圖像分析,檢測電子電路板上插件元器件多、錯、漏、反等缺陷。上海新一代AOI升級換代

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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,從電子電路板頂面拍照,通過AI人工技術(shù),深度學習算法、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)備可應用于波峰焊爐前或爐后,應用在爐后時,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),是深度學習(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)督學習和非監(jiān)督學習。作為圖像識別領(lǐng)域的算法之一,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學習數(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習和識別。江蘇不需要設(shè)置參數(shù)的AOI銷售基于圖像檢查的基本原理是:每個具有明顯對比度的圖像都是可以被檢查的。

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當前電子產(chǎn)品日漸向著小型化趨勢發(fā)展,對產(chǎn)品元器件的微型化要求也越來越高,微型器件的組裝和檢測難以只通過人工完成,由此產(chǎn)生越來越多的自動檢測設(shè)備需求。與此同時,自動檢測設(shè)備還能夠健身制造成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量,AOI檢測設(shè)備代替人工的進程發(fā)展較快。在此背景下,中國自動光學檢測行業(yè)逐步發(fā)展起來。從AOI檢測設(shè)備來看,目前AOI檢測設(shè)備是SMT加工廠必備的設(shè)備,平均一條SMT生產(chǎn)線至少需要2-3臺AOI檢測設(shè)備,但我國AOI檢測設(shè)備的滲透率較低,只為50%左右。

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與人工檢查做一個形象的比喻,AOI采用的普通LED或特殊光源相當于人工檢查時的自然光。上海新一代AOI升級換代

  AOI檢測技術(shù)應運而生的背景是電子元件集成度與精細化程度高,檢測速度與效率更高,檢測零缺陷的發(fā)展需求。AOI檢測的比較大的優(yōu)點是節(jié)省人力,降低成本,提高生產(chǎn)效率,統(tǒng)一檢測標準和排除人為因素干擾,保證了檢測結(jié)果的穩(wěn)定性,可重復性和準確性,及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的不良,確保出貨質(zhì)量。在人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)發(fā)展進步中,AOI檢測不僅是一部檢測設(shè)備,對大量不良結(jié)果進行分類和統(tǒng)計,可以發(fā)現(xiàn)不良發(fā)生的原因,在工藝改善和生產(chǎn)良率提升中也正逐步發(fā)揮著更重要的作用,因此,可以預期未來AOI檢測技術(shù)將在半導體與電子電路檢測中將會發(fā)揮越來越重要的作用。上海新一代AOI升級換代

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