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江蘇爐前AOI研發

來源: 發布時間:2022-02-07

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AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過1200或2000萬高分辨率的工業相機,從電子電路板頂面拍照,通過AI人工技術,深度學習算法、智能圖像分析,檢測電子電路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、錯件、浮高、OCV(文字識別)、可支持測試色環電阻錯料。本插件AOI設備可應用于波峰焊爐前或爐后,應用在爐后時,可自動檢測板卡的旋轉角度,保證元件的檢測正確性和穩定性。AIVS-D系列在線PCBA插件AOI采用的卷積神經網絡(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡(FeedforwardNeuralNetworks),是深度學習(deeplearning)的表示算法之一。卷積神經網絡仿造生物的視知覺(visualperception)機制構建,可以進行監督學習和非監督學習。作為圖像識別領域的算法之一,卷積神經網絡在學習數據充足時有穩定的表現。針對本系統所處理的大規模圖像分類問題,卷積神經網絡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。上海遠程操控AOI系統基于圖像檢查的基本原理是:每個具有明顯對比度的圖像都是可以被檢查的。

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除光電傳感器外,AOI圖像采集過程中照明系統也非常重要,選擇比較好光源目的是保證被檢測物體的特征區別于其他背景,涉及到光源的光譜特性,光源顏色的色溫特性。高效率長壽命,高亮度且均勻的光源是必須考慮的參數,高亮度均勻性好的光源可以提高信噪比,而長壽命高效率則可以提高設備的穩定性,降低工作負荷。照明光源按照波長分類可以分為可見波長光源,特殊波長光源。可見波長光源也就是一般現代工業AOI檢測設備中較常用的紅綠藍LED光源。

    AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。因AOI檢測主要應用于PCB、半導體及FPD等電子元器件生產過程中的檢測環節,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量與AOI檢測的應用結構息息相關。因此,AOI檢測行業應用需求結構主要通過PCB、半導體和FPD的產量比例來進行測算得到。經初步測算,PCB是目前我國主要的AOI應用領域,大概占AOI檢測總規模的。對于產品檢測來說,利用AOI技術能夠有效提升產品檢測分析的準確性和完整性。隨著電子制造產業鏈的進一步整合,檢測市場將不斷擴容,AOI技術在終端應用將持續得到突破,應用領域拓展將為AOI檢測服務和設備的需求增長增添動力,市場規模存在較大成長空間。 存在的主要問題是,當一些檢查對象是不可見的,或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了。

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    AOI是AutomatedOpticalInspection的縮寫,中文翻譯是自動光學檢測。AOI本身是一種技術,但目前大多指的是AOI設備,即自動光學檢測設備。在國外AOI設備已經有一定的歷史,AOl技術的主要應用領域包括PCB、FPD、半導體、光伏等多個行業,AOI設備多是在半導體和面板檢測領域應用,導致目前AOI已經被默認為半導體和面板自動化檢測的代名詞,而且更多強調的是貼裝、焊錫等表面缺陷的檢測。隨著技術的發展,已經出現了3D-AOI產品。當然,針對其他行業中的應用,如紡織品、金屬等產品的表面檢測,我們也可以這些檢測設備為AOI設備,只不過目前其他行業的應用暫時沒有這么廣泛應用,這種共識還沒有達成。 在價格適中的AOI檢測儀系統中,被測物體的支撐方式、精密傳輸與定位裝置也必須精心設計。福建AOI升級換代

目前常用的圖像識別算法為灰度相關算法,通過計算歸一化的相關來量化檢測圖像和標準圖像之間的相似程度。江蘇爐前AOI研發

    光電轉化器可以分為CCD(chargeCouplingdiode)和CMOS(complementarymetaloxidesemiconductor)兩種。因為制作工藝與設計不同,CCD與CMOS傳感器工作原理主要表現為數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,并設置了垂直和水平移位寄存器,電極所產生的電場推動電荷鏈接方式傳輸到中間模數轉換器。這樣的結構與設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生的非自然現象的發生頻率要低得多,價格和功耗比CCD光電轉化器也低,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域。芯片表面上的光敏區域部分。 江蘇爐前AOI研發

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