上海AOI检测设备

时间:2022年02月12日 来源:

炉后皮带线模式:支持,且可以多机种共线生产;支持NGbuffer对接;支持多工位语音播报、自定义语音播报内容;通讯方式:支持标准接口、定制接口;追溯:可实时输出。支持按条码、二维码、机型、时间等维度追溯;条码识别:支持识别一维码(128码),二维码(QR/DM码);画面显示:1、主图画面动态与静态结合,便于员工观察;2、根据底板颜色可以自由选择器件框颜色,适应各种颜色底板;学习:1、支持系统学习训练,学习越多效果越好;2、支持本地学习;传统的同类检测设备对于一些微小结构检测和细微的损伤检测难以做到面面俱到。上海AOI检测设备

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    AOI检测基本原理与设备构成:AOI检测原理是采用摄像技术将被检测物体的反射光强以定量化的灰阶值输出,通过与标准图像的灰阶值进行比较,分析判定缺陷并进行分类的过程。与人工检查做一个形象的比喻,AOI采用的普通LED或特殊光源相当于人工检查时的自然光,AOI采用的光学传感器和光学透镜相当于人眼,AOI的图像处理与分析系统就相当于人脑,即“看”与“判”两个环节。因此,AOI检测的工作逻辑可以简单地分为图像采集阶段(光学扫描和数据收集),数据处理阶段(数据分类与转换),图像分析段(特征提取与模板比对)和缺陷报告阶段四个阶段(缺陷大小类型分类等)。为了支持和实现AOI检测的上述四个功能,AOI设备的硬件系统也就包括工作平台,成像系统,图像处理系统和电气系统四个部分,是一个集成了机械,自动化,光学和软件等多学科的自动化设备。 浙江智能AOI销售爱为视新一代智能插件AOI,采用卷积神经网络、先进深度学习模型,计算机视觉、图形图像处理等技术。

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一是分类,即可以将产品分为合格和不合格,这是深度学习很重要的一个应用;二是定位,即帮助使用者定位物体的位置和数量;三是分割,即可以找到缺陷的轮廓,基于缺陷的轮廓和大小,对产品进行更精细的判别。通过深度学习算法,软件可以自动学习瑕疵的特征,使得无规律图像的分析变得可能;在精确度方面,可通过深度学习算法和制造业特有的数据提高检测的精确度;虽然深度学习在很多方面具有优势,不过也并不是所有任务都适用。深度学习对瑕疵分类更有优势。

在现代工业自动化生产中,连续大批量生产中每一个制作过程都是有一定的次品率的,单独去看虽然比率很小,但是相乘后却成为企业难以提高良率的重要瓶颈,并且在经过完整制程后再次去剔除次品,成本会高很多(例如,如果锡膏印刷工序存在定位偏差,且该问题直到芯片贴装后的在线测试才被发现,那么返修的成本将会是原成本的100倍以上),因此及时检测以及次品剔除对质量控制和成本控制是非常重要的,也是制造业进一步升级的重要基石。图像采集器看不清楚或看不到被检测物体的特征点,那么也就无法谈到准确的检出。

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以目前AOI(自动光学检测)技术在PCB行业渗透率较高,复杂化趋势以及制造行业整体对智能化变革的需求。上海AOI检测设备

    AOI图像采集的然后一个关键步骤是控制系统,光电传感器的FOV(视窗)有限,物体高速运动中准确地抓拍到清晰的图像,软硬件协调动作非常重要,如下图所示,当图像传感器与机台移动速度不匹配时造成图像的拉伸,收缩等变形,所以,载物移动平台XY方向移动与图像采集光电传感器的同步移动影响到数据的准确,要在固定光照,等间距下拍摄一幅清晰的图像,高精度的导轨,电机和运动控制程序是非常必要的。数据处理阶段(数据分类与转换)数据处理阶段是图像的预处理阶段,是采集图像的加工处理过程,为图像比对提供准确可靠的图片信息,主要包含了背景噪音减少,图像增强和锐化等过程。图像背景噪音减小一般为图像的低通滤波平滑法,图像增强和锐化则是提高被检测特征的对比度,突出图像中需要关注的特征,忽略不需要关注的部分,方法是图像二值化处理,经过二值化处理的图像数据量明显减少,能凸显出需要关注的轮廓。 上海AOI检测设备

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