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(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,。 取而代之的是自動檢測技術(shù),，其在生產(chǎn)中承擔(dān)著重要的角色。對于裝配過程中錯誤的前期查找,、消除起關(guān)鍵作用,。江西爐前AOI設(shè)備

中國機器視覺起步于80年代的技術(shù)引進，隨著98年半導(dǎo)體工廠的整線引進,，也帶入機器視覺系統(tǒng),，06年以前國內(nèi)機器視覺產(chǎn)品主要集中在外資制造企業(yè)，規(guī)模都較小,，06年開始,，工業(yè)機器視覺應(yīng)用的客戶群開始擴大到印刷、食品等檢測領(lǐng)域,，2011年市場開始高速增長,，隨著人工成本的增加和制造業(yè)的升級需求，加上計算機視覺技術(shù)的快速發(fā)展,，越來越多機器視覺方案滲透到各領(lǐng)域,，缺陷檢測功能，是機器視覺應(yīng)用得多的功能之一,，主要檢測產(chǎn)品表面的各種信息,。上海不需要設(shè)置參數(shù)的AOI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,。

在傳統(tǒng)機器視覺和深度學(xué)習(xí)算法之間進行對比對比和選擇。一方面,，相較于傳統(tǒng)機器視覺解決方案,，深度學(xué)習(xí)的一個明顯優(yōu)勢是高效壓縮視覺機器開發(fā)的時間，目前深度學(xué)習(xí)算法在醫(yī)療,、生命科學(xué),、食品等行業(yè)領(lǐng)域上都有一定較大程度的應(yīng)用發(fā)展。深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)視覺專業(yè)應(yīng)用程序難題轉(zhuǎn)化為非視覺**能夠解決的問題,。這樣一來,，使得機器視覺系統(tǒng)更簡單易用。同時,，計算機及相機檢測也更為精確,。機器視覺與深度學(xué)習(xí)也要根據(jù)其應(yīng)用程序類型,、處理的數(shù)據(jù)量、處理能力進行選擇,。

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(biāo)準(zhǔn)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(jié)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(yīng)各種顏色底板；學(xué)習(xí):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),；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)進行比較,、分析和判斷。

AI視覺檢測代替人工檢測實現(xiàn)了非接觸,、高效率,、高精度的檢測優(yōu)勢，在工業(yè)檢測中成為一種剛需,。它通過相機拍照獲取圖像,、對圖像進行識別、處理從而達到檢測的目的,。機器視覺可自動識別被測產(chǎn)品表面的缺陷,，如金屬外觀不良檢測,、印刷電路板缺陷檢測等。AI視覺為人類解放生產(chǎn)力提供了重要的支撐,，使現(xiàn)代的生產(chǎn)制造更加地智能化,、自動化。帶動了企業(yè)生產(chǎn)效益的提升,，進而為整體經(jīng)濟的上漲貢獻了巨大的力量,，經(jīng)濟與科技相互反饋，AI視覺在未來將有更多的拓展性,、與更高的先進性,。伴隨著元器件的微型化、細間距化等密度特征越來越明顯,，生產(chǎn)品質(zhì)以及產(chǎn)能的需求不斷擴增,。福建新一代智能AOI檢測

AOI設(shè)備是高度定制化產(chǎn)品，設(shè)備廠商往往需要根據(jù)下游客戶的要求進行主機設(shè)備的調(diào)整或是軟件的二次開發(fā),。江西爐前AOI設(shè)備

    AOI圖像采集的然后一個關(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,，電機和運動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,，圖像增強和銳化則是提高被檢測特征的對比度，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,。 江西爐前AOI設(shè)備

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