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(gè)部分,。因?yàn)閿z影得到的圖像被用于與模板做對(duì)比,所以獲取的圖像信息準(zhǔn)確性對(duì)于檢測(cè)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(cè)物體的特征點(diǎn),,那么也就無(wú)法談到準(zhǔn)確的檢出,。下面我們對(duì)光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng),照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個(gè)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(cè)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(hào)。二極管吸收光線強(qiáng)度不同時(shí)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(shí)現(xiàn)識(shí)別不同被檢測(cè)物體的目的,。 取而代之的是自動(dòng)檢測(cè)技術(shù),,其在生產(chǎn)中承擔(dān)著重要的角色。對(duì)于裝配過(guò)程中錯(cuò)誤的前期查找,、消除起關(guān)鍵作用,。江蘇插件AOI生產(chǎn)
本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一類(lèi)包含卷積計(jì)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(jué)(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(shí)別領(lǐng)域的中心算法之一,,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(duì)本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類(lèi)問(wèn)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(guò)分類(lèi)器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別,。畫(huà)面顯示:1、主圖畫(huà)面都有顯示器件框,,便于觀察器件是否被識(shí)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。 廣東專業(yè)AOI升級(jí)換代為了支持和實(shí)現(xiàn)AOI檢測(cè)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(tái),。
科技進(jìn)程的加速,產(chǎn)品的品質(zhì)化與智能化要求在日益擴(kuò)增,。生產(chǎn)制造商對(duì)于產(chǎn)品的質(zhì)檢體系需要不斷地更新升級(jí),,跨越了從人工檢測(cè)到傳統(tǒng)的視覺(jué)檢測(cè)再到具有深度學(xué)習(xí)算法的智能檢測(cè)這一整條進(jìn)化鏈,深度學(xué)習(xí)算法彌補(bǔ)了傳統(tǒng)算法無(wú)法檢測(cè)復(fù)雜特征的漏缺,,免去了人工提取特征這一耗時(shí)耗力的步驟,,更大程度為生產(chǎn)企業(yè)提升制造效率。然而凡事都有兩面性,深度學(xué)習(xí)算法也不例外,,只是,,其優(yōu)勢(shì)的比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了不足,因而能夠迅速占領(lǐng)行業(yè)市場(chǎng),。
AOI圖像采集的然后一個(gè)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(yùn)動(dòng)中準(zhǔn)確地抓拍到清晰的圖像,,軟硬件協(xié)調(diào)動(dòng)作非常重要,,如下圖所示,當(dāng)圖像傳感器與機(jī)臺(tái)移動(dòng)速度不匹配時(shí)造成圖像的拉伸,,收縮等變形,,所以,載物移動(dòng)平臺(tái)XY方向移動(dòng)與圖像采集光電傳感器的同步移動(dòng)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(jī)和運(yùn)動(dòng)控制程序是非常必要的,。數(shù)據(jù)處理階段(數(shù)據(jù)分類(lèi)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(guò)程,,為圖像比對(duì)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(qiáng)和銳化等過(guò)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(qiáng)和銳化則是提高被檢測(cè)特征的對(duì)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(guò)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,。 用計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)代替人腦執(zhí)行數(shù)據(jù)處理,讓AOI檢測(cè)系統(tǒng)可以取產(chǎn)制造中的人工目檢環(huán)節(jié),。
視覺(jué)世界,,是無(wú)限變化的,,系統(tǒng)設(shè)計(jì)者有無(wú)數(shù)種方法使用視覺(jué)數(shù)據(jù),。其中,有一些應(yīng)用案例,,例如目標(biāo)識(shí)別以及定位,,都是可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù),來(lái)得到很好的解決的,。因此,,如果你的應(yīng)用,,需要一種算法來(lái)識(shí)別家具,那么你很幸運(yùn):你可以選擇一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,,并且使用自己的數(shù)據(jù)集,,對(duì)其進(jìn)行重新編譯。我們要先看看這個(gè)數(shù)據(jù)集,。訓(xùn)練數(shù)據(jù),,對(duì)有效的深度學(xué)習(xí)算法是至關(guān)重要的。訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù),,必須能夠表示出算法要處理的情況的多樣性,。在線AOI光學(xué)檢測(cè)能夠針對(duì)廠家的多個(gè)參數(shù)進(jìn)行檢測(cè),基本上產(chǎn)品的所有需要檢測(cè)的部位,,并且檢測(cè)出更加準(zhǔn)確,。湖南插件AOI外觀檢測(cè)
無(wú)需設(shè)置參數(shù):1.采用智能算法、自動(dòng)框圖比例高,;2.無(wú)需抽色,、無(wú)需調(diào)飽和度、色相,、無(wú)需調(diào)容忍度,、閾值。江蘇插件AOI生產(chǎn)
AOI是AutomatedOpticalInspection的縮寫(xiě),,中文翻譯是自動(dòng)光學(xué)檢測(cè),。AOI本身是一種技術(shù),但目前大多指的是AOI設(shè)備,,即自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)設(shè)備,。在國(guó)外AOI設(shè)備已經(jīng)有一定的歷史,AOl技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB,、FPD,、半導(dǎo)體、光伏等多個(gè)行業(yè),,AOI設(shè)備多是在半導(dǎo)體和面板檢測(cè)領(lǐng)域應(yīng)用,,導(dǎo)致目前AOI已經(jīng)被默認(rèn)為半導(dǎo)體和面板自動(dòng)化檢測(cè)的代名詞,而且更多強(qiáng)調(diào)的是貼裝,、焊錫等表面缺陷的檢測(cè),。隨著技術(shù)的發(fā)展,已經(jīng)出現(xiàn)了3D-AOI產(chǎn)品,。當(dāng)然,,針對(duì)其他行業(yè)中的應(yīng)用,如紡織品、金屬等產(chǎn)品的表面檢測(cè),,我們也可以這些檢測(cè)設(shè)備為AOI設(shè)備,,只不過(guò)目前其他行業(yè)的應(yīng)用暫時(shí)沒(méi)有這么廣泛應(yīng)用,這種共識(shí)還沒(méi)有達(dá)成,。 江蘇插件AOI生產(chǎn)
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