图像采集阶段(光学扫描和数据收集)AOI的图像采集系统主要包括光电转化摄影系统,照明系统和控制系统三个部分。因为摄影得到的图像被用于与模板做对比,所以获取的图像信息准确性对于检测结果非常重要,可以想象一下,如果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。下面我们对光电转化摄影系统,照明系统和控制系统三个部分逐一分析介绍。首先,光电转化摄影系统指的是光电二极管器件和与之搭配的成像系统。是获得图像的”眼睛”,原理都是光电二极管接受到被检测物体反射的光线,光能转化产生电荷,转化后的电荷被光电传感器中的电子元件收集,传输形成电压模拟信号。二极管吸收光线强度不同时生成的模拟电压大小不同,依次输出模拟电压值被转化为数字灰阶0-255值,灰阶值反映了物体反射光的强弱,进而实现识别不同被检测物体的目的。 AOI检测元器件的过程就是模拟人工目视检查SMT元器件。东莞炉前AOI测试

AOI自动光学检测设备有个比较大的缺点是有些灰阶或是阴影明暗不是很明显的地方,比较容易出现误判的情况,这些或许可以使用不同颜色的灯光来加以判别,但较麻烦的还是那些被其他零件遮盖到的元件以及位于元件底下的焊点,因为传统的AOI只能检测直射光线所能到达的地方,像是屏蔽框肋条或是其边缘底下的元件,往往就会因为AOI检测不到而漏掉。总之,AOI自动光学检测设备虽然好用但确实也有些先天上的限制,不过可以用在即时的SMT初步品质分析,并马上回馈SMT的品质状况,让SMT制程作业加以改善,的确可以有效提高SMT的产出良率。自动AOI光学检测AOI通过光的反射、斜面反射、漫反射分别得到元件本体、焊点、焊盘的不同颜色信息。

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检测可用于测量和错误检测的复杂检测任务基于被识别物体的特征,AOI系统可根据即将发生的问题承接光学测量任务,并确定与这些标准的任何偏差。工业机器视觉始终关注所谓的灰度值偏差。灰度值表示像素的亮度,与颜色无关。根据这个灰度偏差的配置方式,您将可应用于:分拣物品(食品、商品)检测问题(划痕、截留)测量尺寸(包裹、O型圈)检查表面(菲林、玻璃)或者检查电路板(用于正确布置焊接点)灵活应用于不同场合您可在生产过程中的各个节点设置自动光学检测(AOI检测),以适应特定的需要:直接在生产中设置或作为包装过程的组成部分;既可以进行100%的控制,也可以进行试错法测试。使用具有高帧速率且功能强大的工业相机,您将可在不中断生产流程的情况下进行检测。AOI的相机按摄取图像的模式分为面阵相机和线阵相机。

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 AOI检测仪有很高的自洁能力,不能给生产环境尤其被测工件本身带来二次污染,这会影响系统构件的材料选型。自动AOI光学检测
现在大多数AOI都有CAD数据导入功能。东莞炉前AOI测试
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。首先滤波的定义是将信号中特定波段频率滤除的操作,是抑制和防止干扰的一项重要措施。在AOI检测中,噪声是造成图像退化的因素之一,起因是AOI图像获取,传输过程中,外界杂散光,光电二极管电子噪声及温度,光源的不稳定不均匀,机械系统的抖动,传感器温度等原因导致,不可避免的使得图像因含有噪音而变得模糊。给图像识别,图像切割等后续处理工作带来了困难。因此,为了获得真实的图像信息,除去噪声的滤波处理必不可少。 东莞炉前AOI测试
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