用雙眼觀察世界是人類與生俱來的,、非常重要的生物功能之一，也是人類認(rèn)識世界和改造世界的主要途徑,。而在漫長的文明演化的道路中,，為了彌補(bǔ)人類視覺的天然短板，看到更廣闊的世界,，善于利用工具的人類發(fā)明了機(jī)器,，從模仿人類視覺開始，漸漸步入超越人類視覺的道路,，隨著人工智能的步伐不斷演進(jìn),。早期機(jī)器局限于感光材料和技術(shù)只能記錄黑白色彩，直至19世紀(jì)末光學(xué)研究出現(xiàn)新的突破，彩色在攝影師帶有濾鏡的拍攝和后期合成中顯現(xiàn),，使得機(jī)器視覺邁上首步臺階,。AOI檢測的比較大優(yōu)點(diǎn)是節(jié)省人力， 保證了檢測結(jié)果的穩(wěn)定性,，可重復(fù)性,，及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的不良，確保出貨質(zhì)量,。福建智能AOI供應(yīng)

AOI檢測原理是采用攝像技術(shù)將被檢測物體的反射光強(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,。與人工檢查做一個(gè)形象的比喻,，AOI采用的普通LED或特殊光源相當(dāng)于人工檢查時(shí)的自然光，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)。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(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集）,，數(shù)據(jù)處理階段（數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換），圖像分析段（特征提取與模板比對）和缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段（缺陷大小類型分類等）,。為了支持和實(shí)現(xiàn)AOI檢測的上述四個(gè)功能,，AOI設(shè)備的硬件系統(tǒng)也就包括工作平臺，成像系統(tǒng),，圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)四個(gè)部分,，是一個(gè)集成了機(jī)械，自動化,，光學(xué)和軟件等多學(xué)科的自動化設(shè)備,。安徽智能AOI設(shè)備當(dāng)自動檢測時(shí)，機(jī)器通過攝像頭自動掃描PCB,，采集圖像,，測試的焊點(diǎn)與數(shù)據(jù)庫中的合格的參數(shù)進(jìn)行比較。

本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, 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)（Feedforward Neural Networks）,，是深度學(xué)習(xí)（deep learning）的表示算法之一,。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺（visual perception）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

當(dāng)前電子產(chǎn)品日漸向著小型化趨勢發(fā)展,，對產(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難以只通過人工完成,，由此產(chǎn)生越來越多的自動檢測設(shè)備需求,。與此同時(shí)，自動檢測設(shè)備還能夠健身制造成本,、提升產(chǎn)品質(zhì)量,，AOI檢測設(shè)備代替人工的進(jìn)程發(fā)展較快。在此背景下,，中國自動光學(xué)檢測行業(yè)逐步發(fā)展起來,。從AOI檢測設(shè)備來看，目前AOI檢測設(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AOI檢測設(shè)備,，但我國AOI檢測設(shè)備的滲透率較低，只為50%左右,。一般都將離線AOI檢測設(shè)備設(shè)置在生產(chǎn)線的中段,，在這個(gè)位置，設(shè)備可以產(chǎn)生的過程控制信息,。

如果把AI視覺比作一個(gè)個(gè)體,，那么深度學(xué)習(xí)便成為這一個(gè)體中重要的機(jī)體之一，許多功能的存在直接來源且依賴于它,。直觀點(diǎn)說,，深度學(xué)習(xí)算法成功運(yùn)用于計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)例如人臉識別、圖像**,、物體檢測與追蹤等。人工檢測在早期的工業(yè)質(zhì)檢中占有一定的優(yōu)勢,，但隨著生產(chǎn)科技的不端更新進(jìn)步,，制造環(huán)節(jié)對于檢驗(yàn)水平的要求也越來越高，顯然人工檢查已無法滿足,，檢測程度越來越復(fù)雜化和精密化使得機(jī)器視覺迫切需要被應(yīng)用其中來承擔(dān),、平衡生產(chǎn)的強(qiáng)度及壓力。AOI檢測的工作邏輯可以簡單地分為圖像采集階段,，數(shù)據(jù)處理階段,，圖像分析段和缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段。福建插件AOI設(shè)備

在價(jià)格適中的AOI檢測儀系統(tǒng)中,，被測物體的支撐方式,、精密傳輸與定位裝置也必須精心設(shè)計(jì)。福建智能AOI供應(yīng)

多重智能算法檢測：1,、智能識別鋁電容頂部字符,；2、智能識別黑灰電容字符；3,、智能識別黑電感字符或方向,；4、智能識別電池座方向,；5,、小鐵片檢測；6,、智能識別聚丙烯電容字符,；7、電線檢測,；8,、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測；9,、智能識別變壓器字符,；10、智能識別蜂鳴器方向,；11,、智能識別晶振字符；12,、智能識別東倒西歪的電容極性,。13、三極管方向檢測,；14,、橋堆方向檢測支持客戶離線編程、客戶遠(yuǎn)程調(diào)控,、遠(yuǎn)程調(diào)試1,、支持系統(tǒng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)越多效果越好,；2,、支持本地學(xué)習(xí)。福建智能AOI供應(yīng)

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