本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)(FeedforwardNeuralNetworks),,是深度學(xué)習(xí)(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(jī)制構(gòu)建,可以進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí),。作為圖像識(shí)別領(lǐng)域的中心算法之一,,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)充足時(shí)有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對(duì)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(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)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(shí)別;2,、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色,;3、可依據(jù)客戶需求,,自由定義器件中文名,;4、不良器件圖靜態(tài)顯示,。 基于圖像檢查的基本原理是:每個(gè)具有明顯對(duì)比度的圖像都是可以被檢查的,。山東遠(yuǎn)程操控AOI檢測(cè)設(shè)備
AOI圖像采集的然后一個(gè)關(guān)鍵步驟是控制系統(tǒng),光電傳感器的FOV(視窗)有限,,物體高速運(yùn)動(dòng)中準(zhǔn)確地抓拍到清晰的圖像,,軟硬件協(xié)調(diào)動(dòng)作非常重要,如下圖所示,,當(dāng)圖像傳感器與機(jī)臺(tái)移動(dòng)速度不匹配時(shí)造成圖像的拉伸,,收縮等變形,所以,,載物移動(dòng)平臺(tái)XY方向移動(dòng)與圖像采集光電傳感器的同步移動(dòng)影響到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確,,要在固定光照,等間距下拍攝一幅清晰的圖像,,高精度的導(dǎo)軌,,電機(jī)和運(yùn)動(dòng)控制程序是非常必要的。數(shù)據(jù)處理階段(數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換)數(shù)據(jù)處理階段是圖像的預(yù)處理階段,,是采集圖像的加工處理過程,為圖像比對(duì)提供準(zhǔn)確可靠的圖片信息,,主要包含了背景噪音減少,,圖像增強(qiáng)和銳化等過程。圖像背景噪音減小一般為圖像的低通濾波平滑法,,圖像增強(qiáng)和銳化則是提高被檢測(cè)特征的對(duì)比度,,突出圖像中需要關(guān)注的特征,,忽略不需要關(guān)注的部分,方法是圖像二值化處理,,經(jīng)過二值化處理的圖像數(shù)據(jù)量明顯減少,,能凸顯出需要關(guān)注的輪廓。 河南新一代AOI光學(xué)檢測(cè)經(jīng)過波峰焊后,,焊點(diǎn)所有的參數(shù)會(huì)有很大的變化,,這主要是由于焊爐內(nèi)錫的老化導(dǎo)致焊盤反射特性從光亮到灰暗。
在5G移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)浪潮引發(fā)了社會(huì)和商業(yè)的變革,,電子制造業(yè)與所有行業(yè)一樣遭遇巨大沖擊,,轉(zhuǎn)型升級(jí)迫在眉睫。愛為視小編和您談?wù)劆t前插件AOI,。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(jī),,從PCBA俯視拍照,通過AI技術(shù),,深度學(xué)習(xí)算法,、圖形圖像處理,計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)檢測(cè)PCBA插件元器件的錯(cuò)件,、漏件,、反向、多件,、浮高,、歪斜等不良缺陷。插件AOI設(shè)備可應(yīng)用于波峰焊爐前,,檢測(cè)完之后對(duì)有問題的器件進(jìn)行修正,,之后過波峰焊,減少糾錯(cuò)成本,;將問題攔截在萌芽階段,;下面我們談?wù)勥@個(gè)DIP插件爐前檢測(cè)-落地式的功能。
當(dāng)前電子產(chǎn)品日漸向著小型化趨勢(shì)發(fā)展,,對(duì)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(cè)難以只通過人工完成,由此產(chǎn)生越來越多的自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備需求,。與此同時(shí),,自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備還能夠健身制造成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量,,AOI檢測(cè)設(shè)備代替人工的進(jìn)程發(fā)展較快,。在此背景下,中國(guó)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)行業(yè)逐步發(fā)展起來,。從AOI檢測(cè)設(shè)備來看,,目前AOI檢測(cè)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(tái)AOI檢測(cè)設(shè)備,但我國(guó)AOI檢測(cè)設(shè)備的滲透率較低,,只為50%左右,。AOI檢測(cè)原理是采用攝像技術(shù)將被檢測(cè)物體的反射光強(qiáng)以定量化的灰階值輸出,分析判定缺陷并進(jìn)行分類的過程,。
AOI檢測(cè)主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB,、半導(dǎo)體和FPD面板。因AOI檢測(cè)主要應(yīng)用于PCB,、半導(dǎo)體及FPD等電子元器件生產(chǎn)過程中的檢測(cè)環(huán)節(jié),,幾乎每一個(gè)電子元器件都需要進(jìn)行瑕疵檢測(cè),因此這些電子元器件的產(chǎn)量與AOI檢測(cè)的應(yīng)用結(jié)構(gòu)息息相關(guān),。因此,,AOI檢測(cè)行業(yè)應(yīng)用需求結(jié)構(gòu)主要通過PCB、半導(dǎo)體和FPD的產(chǎn)量比例來進(jìn)行測(cè)算得到,。經(jīng)初步測(cè)算,,PCB是目前我國(guó)主要的AOI應(yīng)用領(lǐng)域,大概占AOI檢測(cè)總規(guī)模的,。對(duì)于產(chǎn)品檢測(cè)來說,,利用AOI技術(shù)能夠有效提升產(chǎn)品檢測(cè)分析的準(zhǔn)確性和完整性。隨著電子制造產(chǎn)業(yè)鏈的進(jìn)一步整合,,檢測(cè)市場(chǎng)將不斷擴(kuò)容,,AOI技術(shù)在終端應(yīng)用將持續(xù)得到突破,應(yīng)用領(lǐng)域拓展將為AOI檢測(cè)服務(wù)和設(shè)備的需求增長(zhǎng)增添動(dòng)力,,市場(chǎng)規(guī)模存在較大成長(zhǎng)空間,。 當(dāng)自動(dòng)檢測(cè)時(shí),機(jī)器通過攝像頭自動(dòng)掃描PCB,,采集圖像,,測(cè)試的焊點(diǎn)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的合格的參數(shù)進(jìn)行比較。福建遠(yuǎn)程操控AOI外觀檢測(cè)
伴隨著元器件的微型化,、細(xì)間距化等密度特征越來越明顯,,生產(chǎn)品質(zhì)以及產(chǎn)能的需求不斷擴(kuò)增。山東遠(yuǎn)程操控AOI檢測(cè)設(shè)備
AOI檢測(cè)原理:通過攝像技術(shù)將被檢測(cè)物體的反射光強(qiáng),,以定量化的灰階值輸出,,通過與標(biāo)準(zhǔn)圖像的灰階值進(jìn)行比較,分析判定缺陷并進(jìn)行分類的過程,。AOI采用的光學(xué)傳感器和光學(xué)透鏡相當(dāng)于人眼,,AOI的圖像處理與分析系統(tǒng)就相當(dāng)于人腦,即“看”與“判”兩個(gè)環(huán)節(jié),,在整個(gè)AOI檢測(cè)中,,其工作邏輯可以簡(jiǎn)單地分為:Step1:圖像采集階段(光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集);Step2:數(shù)據(jù)處理階段(數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換),;Step3:圖像分析段(特征提取與模板比對(duì)),;Step4:缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段(缺陷大小類型分類等)。在整個(gè)AOI系統(tǒng)運(yùn)作中,,所有的判定基礎(chǔ)都是基于攝影得到的圖像,,因?yàn)閿z影得到的圖像被用于與系統(tǒng)中的模板做對(duì)比,所以獲取圖像信息的精確性對(duì)于檢測(cè)結(jié)果非常重要,!若圖像采集器看不清楚或看不到被檢測(cè)物體的特征點(diǎn),,那么也就無法談到準(zhǔn)確的檢出。 山東遠(yuǎn)程操控AOI檢測(cè)設(shè)備
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