AOI(automaticallyopticalinspection)是光学自动检测,顾名思义是通过光学系统成像实现自动检测的一种手段,是众多自动图像传感检测技术中的一种检测技术,中心技术点如何获得准确且高质量的光学图像并加工处理。AOI检测技术应运而生的背景是电子元件集成度与精细化程度高,检测速度与效率更高,检测零缺陷的发展需求。AOI检测的比较大优点是节省人力,降低成本,提高生产效率,统一检测标准和排除人为因素干扰,保证了检测结果的稳定性,可重复性和准确性,及时发现产品的不良,确保出货质量。在人工智能技术与大数据发展进步的,AOI检测不仅只是一部检测设备,对大量不良结果进行分类和统计,可以发现不良发生的原因,在工艺改善和生产良率提升中也正逐步发挥着更重要的作用,因此,可以预期未来AOI检测技术将在半导体与电子电路检测中将会发挥越来越重要的作用。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,分析判定缺陷并进行分类的过程。安徽智能AOI升级换代
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;河南插件AOI研发AOI是光学自动检测,是众多自动图像传感检测技术中的一种检测技术,技术点如何获得准确并加工处理。
易用性:1、无需设置参数;上手快;2、在线抓拍首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%+);3、根据客户需要,支持自定义器件名称;4、支持快速更改工单号;5、支持批量复制、粘贴、剪切、删除等快捷键操作多重智能算法检测:1、智能识别铝电容顶部字符;2、智能识别黑灰电容字符;3、智能识别黑电感字符或方向;4、智能识别电池座方向;5、小铁片检测;6、智能识别聚丙烯电容字符;7、电线检测;8、金属高频头螺纹/光头检测;9、智能识别变压器字符;10、智能识别蜂鸣器方向;11、智能识别晶振字符;12、智能识别东倒西歪的电容极性。13、三极管方向检测;14、桥堆方向检测
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。 AOI的图像采集系统主要包括光电转化摄影系统,照明系统和控制系统三个部分。
本系统采用的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网(FeedforwardNeuralNetworks),是深度学习(deeplearning)的表示算法之一。卷积神经网络仿造生物的视知觉(visualperception)机制构建,可以进行监督学习和非监督学习。作为图像识别领域的算法之一,卷积神经网络在学习数据充足时有稳定的表现。针对本系统所处理的大规模图像分类问题,卷积神经网络将用于提取图像的判别特征,再通过分类器进行学习和识别。画面显示:1、主图画面都有显示器件框,便于观察器件是否被识别;2、根据底板颜色可以自由选择器件框颜色;3、可依据客户需求,自由定义器件中文名;4、不良器件图静态显示;程序制作灵活性:1、无需设置参数;2、在线抓拍首件板系统辅助做程序,且支持持续补充学习,学习后自动建模比例更高(80%+);---自动框图器件种类多(60+),比例高。3、支持中文、英文、中英文混合输入;4、批量复制、粘贴、剪切、删除等支持快捷键操作。---硬件条件和安装尺寸不发生变化。 AOI设备是高度定制化产品,设备厂商往往需要根据下游客户的要求进行主机设备的调整或是软件的二次开发。江苏智能AOI设备
当自动检测时,机器通过摄像头自动扫描PCB,采集图像,测试的焊点与数据库中的合格的参数进行比较。安徽智能AOI升级换代
模板匹配就是先设定已知模板,已知模板是AOI检测中没有缺陷的实物影像或较小重复单元影像,通常情况下PCBAOI检测中以实物影像为已知模板,FPD AOI检测中则是较小重复单元。将采集到的图像与模板影像进行重合比对,然后平移到下一个单元进行同样比对,出现灰阶有差异的部分就被怀疑为缺陷,这里我们给灰阶差异设定一个阈值,当灰阶差超过设定阈值后,就被判定为真正的缺陷。从细节上讲,阈值的设定过于严格出现误判的概率就会增加,而阈值设定过于宽松漏检出的概率就会增加,因此,被检测物体的特征提取可以提高比对的对位精度,进而对检测结果起到了决定性的作用。安徽智能AOI升级换代
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