炉前AOI配件

光源:八侧面多角度高亮条形光源相机：标配2000万CCD全彩工业面阵相机（可选配1200万/2500万/2900万）FOV：400*300mm可检PCBA尺寸：宽度400mm，长度不限；可选配宽度750mm，长度不限CPU：inteli59600KF；GPU：NVIDIA独立显卡显存：8G/6G内存/硬盘存储：16GDDR4/2T操作系统：：22寸/，率先对AOI进行变革。采用深度学习算法，解决AOI编程复杂、误报多的行业痛点，为客户提供智能的插件检测方案。公司团队深耕计算机视觉领域、图形、图像领域16余年，拥有20年行业背景。合作客户覆盖工控、电源、电力、家电、汽车电子、医疗电子、消费电子等多个行业。在长期的经营活动中以高效的服务赢得广大客户的信赖及推介。 离线AOI能够自动识别电路板上的不良连接、短路等问题。炉前AOI配件

爱为视作为一家DIP插件炉前检测设备供应商，为客户提供合适的插件检测解决方案，帮助客户实现产品质量和利润同步，为客户不用再为招人难而困扰，提高工作人员的利用率，高效、精确地进行产品检测，公司主要产品有DIP插件炉前检测-落地式，DIP插件炉前检测台面式，操作便捷，只需十分钟便能上手，且能进行远程操控，同一台电脑可以远程操作不同车间或者不同生产线的多台设备，相较传统方式而言可以为客户节省过程中大量不必要的时间浪费。 江苏在线AOI检测离线AOI能够自动记录检测结果，方便后续分析和处理。

随着计算机的快速发展，AOI也采用了目前许多成熟的图像分析技术，包括模板匹配法(或自动对比)、边缘检测法、特征提取法(二值图)、灰度直方图法、傅里叶分析法、光学特征识别法等，每个技术都有优势和局限。模板比较法通过获得物体图像，如片状电容或QFP，并用该信息产生一个刚性的基于像素的模板。在检测位置的附近，传感器找出相同的物体。当相关区域中所有点进行评估之后，找出模板与图像之间有Z小差别的位置停止搜寻。AOI系统为每个要检查的物体产生这种模板，通过在不同位置使用相应模板，建立对整个板的检查程序，来查找所有要求的元件。但是由于元件检测图像很少完全匹配模板，所以用两种方法来解决这个问题：可以用一定数量的容许误差来确认匹配的，如果模板太僵硬，可能产生对元件的“误报”;如果模板松散到接受大范围的可能变量，也会导致“漏报”;可以根据同类的众多良品进行标准模板的计算，或者叫“特征元件”，这样可以Zda限度提取该类元件的共性特征，从而降低误报率。

基本的AOI技术包含下列子系统：高速高精度XY方向的运动控制系统;机械光学系统;高精度高可靠性图像采集系统;智能图像识别与错误检测系统。这些子系统构成了一个与多维测量和错误检测密切相关的设备。注意到AOI识别是机器视觉在印刷电路板领域的具体应用，换言之，印刷电路板的缺陷检测实质上是属于模式识别的范畴。它将PCB上的不同缺陷视为不同的模式类，从采集到的图像信号中提取和选择特征，根据特征向量构造判别函数，进行缺陷分类，即模式识别。识别算法的好坏直接影响到智能图像识别系统的性能，进而影响整个AOI系统的性能。从机器视觉的发展来看，目前在AOI上面至少可以完整地应用以下的视觉识别算法。 该产品具有简单易用的界面，即使是初学者也能轻松上手。

AOI是一种检测设备，又称AOI光学自动检测设备，已成为电子制造业保证产品质量的重要检测工具和过程质量控制工具。AOI检测设备工作原理是在自动检测过程中，AOI检测设备机器通过高清CCD摄像头自动扫描PCBA产品，采集图像，将测试点与数据库中合格参数进行对比，经过图像处理，检查出目标PCBA上的焊点缺陷，并通过显示或自动标记缺陷。为维修人员维修和SMT工艺人员改进工艺参数。AOI系统包括多种光源照明、高速数码相机、高速直线电机、精密机械传动结构和图像处理软件。测试时，AOI设备通过摄像头自动扫描和PCB、PCB上的部件或特殊部件(包括印刷锡膏的状态、SMD组件、焊点形状及缺陷等)来捕捉图像，通过处理和数据库软件对合格参数进行比较，并综合判断元件及特性是否合格，然后测试结论，如元件缺失、桥接或焊点质量问题。 该产品具有高度的稳定性和可靠性，可以长时间运行不间断。北京新一代AOI测试

AOI运用于图像分析技术。炉前AOI配件

爱为视智能科技有限公司采用深度学习模型、计算机视觉和图形图像处理算法等前沿技术，实现元器件不良检测的自动化和智能化，极大地提高了生产效率和产品的品质，有专业的特色功能，例如：智能辅助建模，能够急速建模，无需设置参数，且能一键智能搜索80多种器件；易用性，无需设置参数，上手快；在线抓拍收件板系统辅助做程序，自动框图比例高，支持持续补充学习，学习后自动建模比例更高（80%+）；根据客户需要支持自定义器件名称；支持快速更改工单号；支持批量复制、粘贴、剪切、删除等快捷键操作。支持客户离线编程、客户远程调控、远程调试；支持系统学习训练，学习越多效果越好，支持本地学习；支持器件本体大部分特征相同，局部有差异的器件检测。 炉前AOI配件

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