深圳在线AOI检测仪

易用性：1、无需设置参数；上手快；2、在线抓拍首件板系统辅助做程序，自动框图比例高，支持持续补充学习，学习后自动建模比例更高(80%+）；3、根据客户需要，支持自定义器件名称；4、支持快速更改工单号；5、支持批量复制、粘贴、剪切、删除等快捷键操作多重智能算法检测：1、智能识别铝电容顶部字符；2、智能识别黑灰电容字符；3、智能识别黑电感字符或方向；4、智能识别电池座方向；5、小铁片检测；6、智能识别聚丙烯电容字符；7、电线检测；8、金属高频头螺纹/光头检测；9、智能识别变压器字符；10、智能识别蜂鸣器方向；11、智能识别晶振字符；12、智能识别东倒西歪的电容极性。13、三极管方向检测；14、桥堆方向检测支持客户离线编程、客户远程调控、远程调试1、支持系统学习训练，学习越多效果越好；2、支持本地学习。 AOI设备是高度定制化产品，设备厂商往往需要根据下游客户的要求进行主机设备的调整或是软件的二次开发。深圳在线AOI检测仪

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。 北京AOI检测仪采用高分辨率工业相机和智能图像分析，检测电子电路板上插件元器件多、错、漏、反等缺陷。

支持客户离线编程、客户远程调控、远程调试1、支持系统学习训练，学习越多效果越好；2、支持本地学习。爱为视智能科技是新一代AI视觉前沿技术公司,率先对AOI进行变革.采用深度学习算法,解决AOI编程复杂,误报多的行业痛点,为客户提供智能的插件检测方案.公司团队深耕计算机视觉领域,图形,图像领域16余年.拥有20年行业背景.合作客户覆盖工控,电源,电力.家电.汽车电子.医疗电子.消费电子等多个行业.在长期的经营活动中以高效的服务赢得广大客户的信赖及推介.欢迎您的来电咨询合作。

本系统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（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。画面显示：1、主图画面都有显示器件框，便于观察器件是否被识别；2、根据底板颜色可以自由选择器件框颜色；3、可依据客户需求，自由定义器件中文名；4、不良器件图静态显示；程序制作灵活性：1、无需设置参数；2、在线抓拍首件板系统辅助做程序，且支持持续补充学习，学习后自动建模比例更高（80%+）；---自动框图器件种类多（60+），比例高。3、支持中文、英文、中英文混合输入；4、批量复制、粘贴、剪切、删除等支持快捷键操作。---硬件条件和安装尺寸不发生变化。 AOI一般可以发现大部分缺陷，存在少量的漏检问题，不过主要影响其可靠性的还是误检问题。

模板匹配就是先设定已知模板，已知模板是AOI检测中没有缺陷的实物影像或较小重复单元影像，通常情况下PCBAOI检测中以实物影像为已知模板，FPDAOI检测中则是较小重复单元。将采集到的图像与模板影像进行重合比对，然后平移到下一个单元进行同样比对，出现灰阶有差异的部分就被怀疑为缺陷，这里我们给灰阶差异设定一个阈值，当灰阶差超过设定阈值后，就被判定为真正的缺陷。从细节上讲，阈值的设定过于严格出现误判的概率就会增加，而阈值设定过于宽松漏检出的概率就会增加，因此，被检测物体的特征提取可以提高比对的对位精度，进而对检测结果起到了决定性的作用。 AOI基于机器学习的缺陷检测与分类。深圳在线AOI检测仪

AOI集成了图像传感技术、运动控制技术，AOI检测仪在产品生产过程中可以执行测量、识别和引导等一系列任务。深圳在线AOI检测仪

光电转化器可以分为CCD（chargeCouplingdiode）和CMOS（complementarymetaloxidesemiconductor）两种。因为制作工艺与设计不同，CCD与CMOS传感器工作原理主要表现为数字电荷传送的方式的不同，工作原理如下图所示，CCD采用硅基半导体加工工艺，并设置了垂直和水平移位寄存器，电极所产生的电场推动电荷链接方式传输到中间模数转换器。这样的结构与设计很难集成很多的感光单元，制造成本高且功耗大；而CMOS采用无机半导体加工工艺，每像素设计了额外的电子电路，每个像素都可以被定位，而无需CCD中那样的电荷移位设计，对图像信息的读取速度远远高于CCD芯片，因光晕和拖尾等过度曝光而产生的非自然现象的发生频率要低得多，价格和功耗比CCD光电转化器也低，但其缺点是半导体工艺制作的像素单元缺陷多，灵敏度会有一些问题，同时，为每个像素电子电路提供所需的额外空间不会作为光敏区域。芯片表面上的光敏区域部分（定义为填充因子）小于CCD芯片。从理论上讲，这个原因导致可以收集的图像信息光子数会有所减少，所以，CMOS光电转化元件一般需要搭配高亮度光源，噪音也比较大。 深圳在线AOI检测仪

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