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廣東新一代智能AOI檢測設備

來源: 發布時間:2022-02-12

AIVS-D系列爐前插件AOI特點簡介●采用聲音提示,彈窗對比圖,主圖突出顯示不良紅框等多種提醒,符合人體工學●一聽,二看,三聚焦,便于員工聽到異常提醒后直接觀察,使用彈窗顯示不良器件對比圖●深度學習算法,海量實際場景數據訓練;低誤報,支持6鐘混板檢查?!馪CB二維碼,支持MES對接●實現自動編程,只需5分鐘●生產數據實時圖表顯示,可視化管理,檢測數據便捷導出。AIVS-D系列爐前AOI規格參數光源:八側面多角度高亮條形光源相機:標配2000萬CCD全彩工業面陣相機(可選配1200萬/2500萬/2900萬)FOV:400*300mm可檢PCBA尺寸:寬度400mm,長度不限;可選配寬度750mm,長度不限CPU:inteli59600KF;GPU:NVIDIA獨立顯卡顯存:8G/6G內存/硬盤存儲:16GDDR4/2T操作系統::22寸/。以目前AOI(自動光學檢測)技術在PCB行業滲透率較高,復雜化趨勢以及制造行業整體對智能化變革的需求。廣東新一代智能AOI檢測設備

廣東新一代智能AOI檢測設備,AOI

    本系統采用的卷積神經網絡(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網(FeedforwardNeuralNetworks),是深度學習(deeplearning)的表示算法之一。卷積神經網絡仿造生物的視知覺(visualperception)機制構建,可以進行監督學習和非監督學習。作為圖像識別領域的算法之一,卷積神經網絡在學習數據充足時有穩定的表現。針對本系統所處理的大規模圖像分類問題,卷積神經網絡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。畫面顯示:1、主圖畫面都有顯示器件框,便于觀察器件是否被識別;2、根據底板顏色可以自由選擇器件框顏色;3、可依據客戶需求,自由定義器件中文名;4、不良器件圖靜態顯示;程序制作靈活性:1、無需設置參數;2、在線抓拍首件板系統輔助做程序,且支持持續補充學習,學習后自動建模比例更高(80%+);---自動框圖器件種類多(60+),比例高。3、支持中文、英文、中英文混合輸入;4、批量復制、粘貼、剪切、刪除等支持快捷鍵操作。---硬件條件和安裝尺寸不發生變化。 江蘇專業AOI升級換代AOI檢測技術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,檢測零缺陷的發展需求。

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愛為視智能科技有限公司AOI特色檢測功能:1、智能識別鋁電容頂部字符;智能識別黑電感字符或方向;3、小鐵片檢測;4、電線檢測;5、智能識別變壓器字符;6、智能識別晶振字符;7、智能識別黑灰電容字符;8、智能識別電池座方向;9、智能識別聚丙烯電容字符;10、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測;11、智能識別蜂鳴器方向;12、智能識別東倒西歪的電容極性;我司新一代AI視覺檢測系統, 為客戶提供更具前沿優勢的PCBA插件檢測解決方案,真正實現AI技術在插件檢測領域的落地應用,助力客戶實現品質到價值的連接,關鍵優勢有:軟件復制建模;無需設置參數;無需專業操作人員;支持局部檢測;

    本系統采用的卷積神經網絡(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網(FeedforwardNeuralNetworks),是深度學習(deeplearning)的表示算法之一。卷積神經網絡仿造生物的視知覺(visualperception)機制構建,可以進行監督學習和非監督學習。作為圖像識別領域的中心算法之一,卷積神經網絡在學習數據充足時有穩定的表現。針對本系統所處理的大規模圖像分類問題,卷積神經網絡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。畫面顯示:1、主圖畫面都有顯示器件框,便于觀察器件是否被識別;2、根據底板顏色可以自由選擇器件框顏色;3、可依據客戶需求,自由定義器件中文名;4、不良器件圖靜態顯示。 圖像傳感器、鏡頭和光源三者組合構成了大多數自動光學檢測系統中感知單元。

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    AOI檢測基本原理與設備構成:AOI檢測原理是采用攝像技術將被檢測物體的反射光強以定量化的灰階值輸出,通過與標準圖像的灰階值進行比較,分析判定缺陷并進行分類的過程。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,AOI采用的光學傳感器和光學透鏡相當于人眼,AOI的圖像處理與分析系統就相當于人腦,即“看”與“判”兩個環節。因此,AOI檢測的工作邏輯可以簡單地分為圖像采集階段(光學掃描和數據收集),數據處理階段(數據分類與轉換),圖像分析段(特征提取與模板比對)和缺陷報告階段四個階段(缺陷大小類型分類等)。為了支持和實現AOI檢測的上述四個功能,AOI設備的硬件系統也就包括工作平臺,成像系統,圖像處理系統和電氣系統四個部分,是一個集成了機械,自動化,光學和軟件等多學科的自動化設備。 目前常用的圖像識別算法為灰度相關算法,通過計算歸一化的相關來量化檢測圖像和標準圖像之間的相似程度。安徽遠程操控AOI研發

AOI的圖像采集系統主要包括光電轉化攝影系統,照明系統和控制系統三個部分。廣東新一代智能AOI檢測設備

  AOI檢測技術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,檢測零缺陷的發展需求。AOI檢測的比較大的優點是節省人力,降低成本,提高生產效率,統一檢測標準和排除人為因素干擾,保證了檢測結果的穩定性,可重復性和準確性,及時發現產品的不良,確保出貨質量。在人工智能技術與大數據發展進步中,AOI檢測不僅是一部檢測設備,對大量不良結果進行分類和統計,可以發現不良發生的原因,在工藝改善和生產良率提升中也正逐步發揮著更重要的作用,因此,可以預期未來AOI檢測技術將在半導體與電子電路檢測中將會發揮越來越重要的作用。廣東新一代智能AOI檢測設備

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標簽: AOI