湖南智能AOI外观检测
AOI检测原理:通过摄像技术将被检测物体的反射光强,以定量化的灰阶值输出,通过与标准图像的灰阶值进行比较,分析判定缺陷并进行分类的过程。AOI采用的光学传感器和光学透镜相当于人眼,AOI的图像处理与分析系统就相当于人脑,即“看”与“判”两个环节,在整个AOI检测中,其工作逻辑可以简单地分为:Step1:图像采集阶段(光学扫描和数据收集);Step2:数据处理阶段(数据分类与转换);Step3:图像分析段(特征提取与模板比对);Step4:缺陷报告阶段四个阶段(缺陷大小类型分类等)。在整个AOI系统运作中,所有的判定基础都是基于摄影得到的图像,因为摄影得到的图像被用于与系统中的模板做对比,所以获取图像信息的精确性对于检测结果非常重要!若图像采集器看不清楚或看不到被检测物体的特征点,那么也就无法谈到准确的检出。 生产厂家只需要提调试好供的摄像设备通过网络端对产品进行检测,通常检测效果能够代替实地检测的效果。湖南智能AOI外观检测
AOI检测主要应用领域包括PCB、半导体和FPD面板。因AOI检测主要应用于PCB、半导体及FPD等电子元器件生产过程中的检测环节,几乎每一个电子元器件都需要进行瑕疵检测,因此这些电子元器件的产量与AOI检测的应用结构息息相关。因此,AOI检测行业应用需求结构主要通过PCB、半导体和FPD的产量比例来进行测算得到。从AOI检测设备应用需求分布情况来看,根据Yole调研数据显示,2019年全球AOI检测设备应用较多的是PCB行业,占到总体市场的69%。湖北插件AOI伴随着元器件的微型化、细间距化等密度特征越来越明显,生产品质以及产能的需求不断扩增。
AIVS-D系列在线PCBA插件AOI通过1200或2000万高分辨率的工业相机,从电子电路板顶面拍照,通过AI人工技术,深度学习算法、智能图像分析,检测电子电路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、错件、浮高、OCV(文字识别)、可支持测试色环电阻错料。本插件AOI设备可应用于波峰焊炉前或炉后,应用在炉后时,可自动检测板卡的旋转角度,保证元件的检测正确性和稳定性。AIVS-D系列在线PCBA插件AOI采用的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks),是深度学习(deeplearning)的表示算法之一。卷积神经网络仿造生物的视知觉(visualperception)机制构建,可以进行监督学习和非监督学习。作为图像识别领域的算法之一,卷积神经网络在学习数据充足时有稳定的表现。针对本系统所处理的大规模图像分类问题,卷积神经网络将用于提取图像的判别特征,再通过分类器进行学习和识别。
AOI检测基本原理与设备构成:AOI检测原理是采用摄像技术将被检测物体的反射光强以定量化的灰阶值输出,通过与标准图像的灰阶值进行比较,分析判定缺陷并进行分类的过程。与人工检查做一个形象的比喻,AOI采用的普通LED或特殊光源相当于人工检查时的自然光,AOI采用的光学传感器和光学透镜相当于人眼,AOI的图像处理与分析系统就相当于人脑,即“看”与“判”两个环节。因此,AOI检测的工作逻辑可以简单地分为图像采集阶段(光学扫描和数据收集),数据处理阶段(数据分类与转换),图像分析段(特征提取与模板比对)和缺陷报告阶段四个阶段(缺陷大小类型分类等)。为了支持和实现AOI检测的上述四个功能,AOI设备的硬件系统也就包括工作平台,成像系统,图像处理系统和电气系统四个部分,是一个集成了机械,自动化,光学和软件等多学科的自动化设备。 图像传感器、镜头和光源三者组合构成了大多数自动光学检测系统中感知单元。
AOI图像采集的然后一个关键步骤是控制系统,光电传感器的FOV(视窗)有限,物体高速运动中准确地抓拍到清晰的图像,软硬件协调动作非常重要,如下图所示,当图像传感器与机台移动速度不匹配时造成图像的拉伸,收缩等变形,所以,载物移动平台XY方向移动与图像采集光电传感器的同步移动影响到数据的准确,要在固定光照,等间距下拍摄一幅清晰的图像,高精度的导轨,电机和运动控制程序是非常必要的。数据处理阶段(数据分类与转换)数据处理阶段是图像的预处理阶段,是采集图像的加工处理过程,为图像比对提供准确可靠的图片信息,主要包含了背景噪音减少,图像增强和锐化等过程。图像背景噪音减小一般为图像的低通滤波平滑法,图像增强和锐化则是提高被检测特征的对比度,突出图像中需要关注的特征,忽略不需要关注的部分,方法是图像二值化处理,经过二值化处理的图像数据量明显减少,能凸显出需要关注的轮廓。 AOI是近几年才兴起的一种新型测试技术,但发展迅速很多厂家都推出了AOI测试设备。插件AOI
图像传感器是AOI系统采集图像的基础,目前市面上大多数厂商选择使用面阵相机。湖南智能AOI外观检测
我国工业通过供给侧更改逐步完成了产能去化,机械及行业设备业粗放式投钱的时代已经过去,传统制造业升级趋势明显。设备行业与下游制造业投钱需求紧密相关,具有较强的周期属性,机械及行业设备公司往往被贴上周期股的标签。机械企业常常利用虚拟制造技术来提升反应能力,而虚拟制造技术也是机械制造领域中**重点的技术。对现代化有限责任公司企业来说,具备敏捷的反应能力是未来努力的方向。在我国经济步入发展新常态后,智能视觉检测设备行业也处于新旧增长模式转换的关键时期,实施转换的独一途径是依靠科技创新驱动发展。通过机器人替代、软件信息化、柔性化生产等方式,其他型企业可实现上下游信息透明、协作设计与生产,提升了生产服务的质量与效率。湖南智能AOI外观检测
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