AOI檢測原理是采用攝像技術(shù)將被檢測物體的反射光強以定量化的灰階值輸出,，通過與標準圖像的灰階值進行比較,，分析判定缺陷并進行分類的過程。與人工檢查做一個形象的比喻,，AOI采用的普通LED或特殊光源相當于人工檢查時的自然光,，AOI采用的光學傳感器和光學透鏡相當于人眼，AOI的圖像處理與分析系統(tǒng)就相當于人腦,，即“看”與“判”兩個環(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）和缺陷報告階段四個階段（缺陷大小類型分類等）,。為了支持和實現(xiàn)AOI檢測的上述四個功能，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)四個部分，是一個集成了機械,，自動化,，光學和軟件等多學科的自動化設(shè)備。AOI檢測不僅是一部檢測設(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,。山東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI供應(yīng)

    圖像采集階段（光學掃描和數(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弱,，進而實現(xiàn)識別不同被檢測物體的目的,。 廣東新一代AOI檢測AOI系統(tǒng)集成技術(shù)會牽涉到關(guān)鍵器件、系統(tǒng)設(shè)計,、整機集成,、軟件開發(fā)等內(nèi)容。

    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）,，是深度學習（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）機制構(gòu)建,，可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習。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(luò)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,。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)補充學習,，學習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。

AOI檢測主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB,、半導體和FPD面板,。因AOI檢測主要應(yīng)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(yīng)用結(jié)構(gòu)息息相關(guān),。因此，AOI檢測行業(yè)應(yīng)用需求結(jié)構(gòu)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(shè)備應(yīng)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(shè)備應(yīng)用較多的是PCB行業(yè),，占到總體市場的69%。傳統(tǒng)的同類檢測設(shè)備對于一些微小結(jié)構(gòu)檢測和細微的損傷檢測難以做到面面俱到,。

當前電子產(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，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)備代替人工的進程發(fā)展較快。在此背景下,，中國自動光學檢測行業(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,。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)品進行檢測，通常檢測效果能夠代替實地檢測的效果,。江西智能AOI系統(tǒng)

AOI檢測儀優(yōu)點是圖像的還原性較好,，打光角度容易調(diào)易得到較清晰的圖像，相比線陣相機誤判率較低,。山東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI供應(yīng)

光電轉(zhuǎn)化器可以分為CCD（chargeCouplingdiode）和CMOS（complementarymetaloxidesemiconductor）兩種,。因為制作工藝與設(shè)計不同，CCD與CMOS傳感器工作原理主要表現(xiàn)為數(shù)字電荷傳送的方式的不同,，工作原理如下圖所示,，CCD采用硅基半導體加工工藝，并設(shè)置了垂直和水平移位寄存器,，電極所產(chǎn)生的電場推動電荷鏈接方式傳輸?shù)街虚g模數(shù)轉(zhuǎn)換器,。這樣的結(jié)構(gòu)與設(shè)計很難集成很多的感光單元，制造成本高且功耗大,；而CMOS采用無機半導體加工工藝,，每像素設(shè)計了額外的電子電路,，每個像素都可以被定位，而無需CCD中那樣的電荷移位設(shè)計,，對圖像信息的讀取速度遠遠高于CCD芯片,，因光暈和拖尾等過度曝光而產(chǎn)生的非自然現(xiàn)象的發(fā)生頻率要低得多，價格和功耗比CCD光電轉(zhuǎn)化器也低,，但其缺點是半導體工藝制作的像素單元缺陷多,，靈敏度會有一些問題，同時,，為每個像素電子電路提供所需的額外空間不會作為光敏區(qū)域,。芯片表面上的光敏區(qū)域部分（定義為填充因子）小于CCD芯片。從理論上講,，這個原因?qū)е驴梢允占膱D像信息光子數(shù)會有所減少,，所以，CMOS光電轉(zhuǎn)化元件一般需要搭配高亮度光源,，噪音也比較大,。山東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI供應(yīng)

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