人工智能成為了時下科技的關(guān)鍵詞之一,，生活中有越來越多的人工智能產(chǎn)物走進(jìn)我們的視野,，其中AI視覺的這一產(chǎn)業(yè)鏈也在迅速地延伸，AI視覺中的各種硬件和算法也隨之衍生,，AI視覺主要通過對圖像的分析處理進(jìn)而識別得出相應(yīng)需要的視覺結(jié)果,。AI視覺的產(chǎn)生給現(xiàn)代企業(yè)的生產(chǎn)制造提供了更高效的檢測方式，同時帶來了更多的機(jī)遇,，AI視覺檢測的優(yōu)勢遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了人工檢測。 而在現(xiàn)實中的生產(chǎn)檢測中,，AI視覺的亮點則在多方面呈現(xiàn),。愛為視（AIVS）視覺檢測設(shè)備，更是走在行業(yè)前列,。用計算機(jī)處理系統(tǒng)代替人腦執(zhí)行數(shù)據(jù)處理,，讓AOI檢測系統(tǒng)可以取產(chǎn)制造中的人工目檢環(huán)節(jié)。湖南新一代智能AOI供應(yīng)

    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)充足時有穩(wěn)定的表現(xiàn),。針對本系統(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(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。 湖南智能AOI升級換代簡單來說貨真價實的AOI檢測儀模擬和拓展了人類眼,、手的功能,，利用光學(xué)成像方法模擬人眼的的視覺成像功能。

    首先濾波的定義是將信號中特定波段頻率濾除的操作,，是抑制和防止干擾的一項重要措施,。在AOI檢測中，噪聲是造成圖像退化的因素之一,，起因是AOI圖像獲取,，傳輸過程中，外界雜散光,，光電二極管電子噪聲及溫度,，光源的不穩(wěn)定不均勻，機(jī)械系統(tǒng)的抖動,，傳感器溫度等原因?qū)е?，不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識別,，圖像切割等后續(xù)處理工作帶來了困難,。因此，為了獲得真實的圖像信息,，除去噪聲的濾波處理必不可少,。濾波的過程簡單說就是圖像平滑技術(shù)，空域濾波與頻域濾波是濾波經(jīng)常采用的方法,。具體講空域濾波是一種鄰域處理方法,，通過直接在圖像空間中對鄰域內(nèi)像素進(jìn)行處理，達(dá)到平滑或銳化，圖像空間中增強(qiáng)圖像的某些特征或者減弱圖像的某些特征,。

    AOI（automaticallyopticalinspection）是光學(xué)自動檢測,，顧名思義是通過光學(xué)系統(tǒng)成像實現(xiàn)自動檢測的一種手段，是眾多自動圖像傳感檢測技術(shù)中的一種檢測技術(shù),，中心技術(shù)點如何獲得準(zhǔn)確且高質(zhì)量的光學(xué)圖像并加工處理,。AOI檢測技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生的背景是電子元件集成度與精細(xì)化程度高，檢測速度與效率更高,，檢測零缺陷的發(fā)展需求,。AOI檢測的比較大優(yōu)點是節(jié)省人力，降低成本,，提高生產(chǎn)效率,，統(tǒng)一檢測標(biāo)準(zhǔn)和排除人為因素干擾，保證了檢測結(jié)果的穩(wěn)定性,，可重復(fù)性和準(zhǔn)確性,，及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的不良，確保出貨質(zhì)量,。在人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)發(fā)展進(jìn)步的現(xiàn)在,，AOI檢測不僅只是一部檢測設(shè)備，對大量不良結(jié)果進(jìn)行分類和統(tǒng)計,，可以發(fā)現(xiàn)不良發(fā)生的原因,，在工藝改善和生產(chǎn)良率提升中也正逐步發(fā)揮著更重要的作用，因此,，可以預(yù)期未來AOI檢測技術(shù)將在半導(dǎo)體與電子電路檢測中將會發(fā)揮越來越重要的作用,。 生產(chǎn)廠家只需要提調(diào)試好供的攝像設(shè)備通過網(wǎng)絡(luò)端對產(chǎn)品進(jìn)行檢測，通常檢測效果能夠代替實地檢測的效果,。

    圖像采集階段（光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集）AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng),，照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分。因為攝影得到的圖像被用于與模板做對比,，所以獲取的圖像信息準(zhǔn)確性對于檢測結(jié)果非常重要,，可以想象一下，如果圖像采集器看不清楚或看不到被檢測物體的特征點,，那么也就無法談到準(zhǔn)確的檢出,。下面我們對光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng)，照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分逐一分析介紹,。首先，光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng)指的是光電二極管器件和與之搭配的成像系統(tǒng),。是獲得圖像的”眼睛”,原理都是光電二極管接受到被檢測物體反射的光線,，光能轉(zhuǎn)化產(chǎn)生電荷，轉(zhuǎn)化后的電荷被光電傳感器中的電子元件收集，傳輸形成電壓模擬信號,。二極管吸收光線強(qiáng)度不同時生成的模擬電壓大小不同,，依次輸出模擬電壓值被轉(zhuǎn)化為數(shù)字灰階0-255值，灰階值反映了物體反射光的強(qiáng)弱,，進(jìn)而實現(xiàn)識別不同被檢測物體的目的,。 AOI檢測儀A系統(tǒng)多采用黑白相機(jī)成像，提高成像分辨能力,，還要考慮圖像運(yùn)動過程拍攝圖片模糊帶來的不利影響,。aivsAOI升級換代

當(dāng)自動檢測時，機(jī)器通過攝像頭自動掃描PCB,，采集圖像,，測試的焊點與數(shù)據(jù)庫中的合格的參數(shù)進(jìn)行比較。湖南新一代智能AOI供應(yīng)

    AOI圖像采集的一個關(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)動中準(zhǔn)確地抓拍到清晰的圖像，軟硬件協(xié)調(diào)動作非常重要,，如下圖所示,，當(dāng)圖像傳感器與機(jī)臺移動速度不匹配時造成圖像的拉伸，收縮等變形,，所以,，載物移動平臺XY方向移動與圖像采集光電傳感器的同步移動影響到數(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)動控制程序是非常必要的,。在AOI檢測中,，噪聲是造成圖像退化的因素之一，起因是AOI圖像獲取,，傳輸過程中,，外界雜散光，光電二極管電子噪聲及溫度,，光源的不穩(wěn)定不均勻,，機(jī)械系統(tǒng)的抖動，傳感器溫度等原因?qū)е?，不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊,。給圖像識別，圖像切割等后續(xù)處理工作帶來了困難,。因此,，為了獲得真實的圖像信息,，除去噪聲的濾波處理必不可少。 湖南新一代智能AOI供應(yīng)

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