AOI（automaticallyopticalinspection）是光學自動檢測,，顧名思義是通過光學系統(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中的一種檢測技術，中心技術點如何獲得準確且高質(zhì)量的光學圖像并加工處理,。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(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)一檢測標準和排除人為因素干擾,，保證了檢測結果的穩(wěn)定性,，可重復性和準確性，及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的不良,，確保出貨質(zhì)量,。在人工智能技術與大數(shù)據(jù)發(fā)展進步的，AOI檢測不僅只是一部檢測設備,，對大量不良結果進行分類和統(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,，可以預期未來AOI檢測技術將在半導體與電子電路檢測中將會發(fā)揮越來越重要的作用。對于產(chǎn)品檢測來說,，利用AOI技術能夠有效提升產(chǎn)品檢測分析的準確性和性,。廣東不需要設置參數(shù)的AOI

AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板,。因AOI檢測主要應用于PCB,、半導體及FPD等電子元器件生產(chǎn)過程中的檢測環(huán)節(jié)，幾乎每一個電子元器件都需要進行瑕疵檢測,，因此這些電子元器件的產(chǎn)量與AOI檢測的應用結構息息相關,。因此，AOI檢測行業(yè)應用需求結構主要通過PCB,、半導體和FPD的產(chǎn)量比例來進行測算得到,。從AOI檢測設備應用需求分布情況來看，根據(jù)Yole調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,，2019年全球AOI檢測設備應用較多的是PCB行業(yè),，占到總體市場的69%。湖南爐前AOI生產(chǎn)AOI檢測儀有很高的自潔能力,，不能給生產(chǎn)環(huán)境尤其被測工件本身帶來二次污染,，這會影響系統(tǒng)構件的材料選型。

爐后皮帶線模式:支持,，且可以多機種共線生產(chǎn),；支持NGbuffer對接；支持多工位語音播報,、自定義語音播報內(nèi)容,；通訊方式：支持標準接口、定制接口,；追溯:可實時輸出,。支持按條碼,、二維碼、機型,、時間等維度追溯,；條碼識別:支持識別一維碼（128碼）,二維碼（QR/DM碼）；畫面顯示:1,、主圖畫面動態(tài)與靜態(tài)結合,，便于員工觀察；2,、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色,，適應各種顏色底板；學習:1,、支持系統(tǒng)學習訓練，學習越多效果越好,；2,、支持本地學習；

    網(wǎng)絡：千兆網(wǎng)卡結構簡約,，便于快速安裝Simplestructureeasytoinstallquickly落地式安裝,，無需改動流水線Floormounted,noneedtochangetheassemblyline在線無感檢測，PCBA流過快速給出結果On-linesensorlessdetection,PCBAflowthroughthefastgivesresults寬度與高度可調(diào),，適應性強Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色檢測項目（黑電感字符檢測,、器件與底板同色的器件檢測、鋁電容頂部字符識別,、黑灰電容字符識別,、電池座方向識別、小鐵片檢測,、聚丙烯電容字符識別,、電線檢測、變壓器字符識別,、晶振字符識別,、螺紋/光頭射頻頭檢測、蜂鳴器方向檢測,、東倒西歪的電容極性識別）本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)（FeedforwardNeuralNetworks）,，是深度學習（deeplearning）的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺（visualperception）機制構建,，可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習,。作為圖像識別領域的中心算法之一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在學習數(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。 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(tǒng)計,，可以發(fā)現(xiàn)不良發(fā)生的原因。

本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)（Feedforward Neural Networks）,，是深度學習（deep learning）的表示算法之一,。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺（visual perception）機制構建，可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習,。作為圖像識別領域的算法之一,，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在學習數(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插件爐前檢測可以利用數(shù)據(jù)庫實時保存檢測的狀態(tài)和結果，幫助,、分析產(chǎn)品出錯和誤檢原因,。河南新一代智能AOI光學檢測

采用高分辨率工業(yè)相機和智能圖像分析，檢測電子電路板上插件元器件多,、錯,、漏、反等缺陷,。廣東不需要設置參數(shù)的AOI

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,。早期機器局限于感光材料和技術只能記錄黑白色彩，直至19世紀末光學研究出現(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),，使得機器視覺邁上首步臺階。廣東不需要設置參數(shù)的AOI

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