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,；程序制作靈活性：1,、無需設(shè)置參數(shù)；2,、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序,，且支持持續(xù)補(bǔ)充學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)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(fù)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(fā)生變化,。 主要用于生產(chǎn)問題明確、數(shù)量和速度為關(guān)鍵因素,、產(chǎn)品混合度高的產(chǎn)品的檢測,。湖南爐前AOI生產(chǎn)

    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(diǎn),，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銷售AOI通過人工光源LED燈光代替自然光，光學(xué)透鏡和CCD代替人眼,，已經(jīng)編好程的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較,、分析和判斷。

  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檢測的比較大的優(yōu)點(diǎn)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)步中，AOI檢測不僅是一部檢測設(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。

在現(xiàn)代工業(yè)自動化生產(chǎn)中,，連續(xù)大批量生產(chǎn)中每一個制作過程都是有一定的次品率的,，單獨(dú)去看雖然比率很小,，但是相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的重要瓶頸，并且在經(jīng)過完整制程后再次去剔除次品,，成本會高很多（例如,，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發(fā)現(xiàn),，那么返修的成本將會是原成本的100倍以上）,，因此及時檢測以及次品剔除對質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進(jìn)一步升級的重要基石,。人認(rèn)識物體是通過光線反射回來的量進(jìn)行判斷,，反射量多為亮，反射量少為暗,。AOI與人判斷原理相同,。

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(diǎn),，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,。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,。江蘇不需要設(shè)置參數(shù)的AOI光學(xué)檢測

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。湖南爐前AOI生產(chǎn)

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；程序制作靈活性：1,、無需設(shè)置參數(shù),；2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序,，且支持持續(xù)補(bǔ)充學(xué)習(xí),，學(xué)習(xí)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(fù)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(fā)生變化，已做好的模板可長久正常使用湖南爐前AOI生產(chǎn)

深圳愛為視智能科技有限公司致力于機(jī)械及行業(yè)設(shè)備,，是一家其他型公司,。愛為視致力于為客戶提供良好的智能視覺檢測設(shè)備，一切以用戶需求為中心,，深受廣大客戶的歡迎,。公司注重以質(zhì)量為中心，以服務(wù)為理念,，秉持誠信為本的理念,，打造機(jī)械及行業(yè)設(shè)備良好品牌。愛為視立足于全國市場,，依托強(qiáng)大的研發(fā)實力,，融合前沿的技術(shù)理念，飛快響應(yīng)客戶的變化需求。