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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?？梢姴ㄩL光源也就是一般現(xiàn)代工業(yè)AOI檢測設(shè)備中較常用的紅綠藍(lán)LED光源。特殊波長光源一般是指紅外或紫外波長光源，一些特殊材料在可見光范圍內(nèi)吸收差別不大，灰階變化不明顯時(shí)可以考慮采用特殊波長光源，比如說利用紫外光能量高可以激發(fā)熒光材料的原理，檢測具有熒光發(fā)光特性物質(zhì)微殘留時(shí)紫外光源就是一種比較有效的手段，因材料成分與紅外光譜有對(duì)應(yīng)關(guān)系的原理，紅外光源對(duì)不具有發(fā)光性質(zhì)的有機(jī)化合物殘留缺陷檢出就有很大的作用，甚至可以實(shí)現(xiàn)成分分析。特殊光源中，利用偏振光與物體相互作用后偏振態(tài)的變化，利用光學(xué)干涉原理的白光干涉（whitelightinterferometry）在特定缺陷檢測中的得到了應(yīng)用，例如通過相干光的干涉圖案計(jì)算出對(duì)應(yīng)的相位差和光程差，可以測量出被測物體與參考物體之間的差異，且分辨率與精度為可以達(dá)到亞波長。AOI檢測儀A系統(tǒng)多采用黑白相機(jī)成像，提高成像分辨能力，還要考慮圖像運(yùn)動(dòng)過程拍攝圖片模糊帶來的不利影響。山東aivsAOI銷售

    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物體的特征點(diǎn)，那么也就無法談到準(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)別不同被檢測物體的目的。 河南新一代AOI供應(yīng)圖像傳感器是AOI系統(tǒng)采集圖像的基礎(chǔ)，目前市面上大多數(shù)廠商選擇使用面陣相機(jī)。

AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過1200或2000萬高分辨率的工業(yè)相機(jī)，從電子電路板頂面拍照，通過AI人工技術(shù)，深度學(xué)習(xí)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(cuò)件、浮高、OCV(文字識(shí)別）、可支持測試色環(huán)電阻錯(cuò)料。本插件AOI設(shè)備可應(yīng)用于波峰焊爐前或爐后，應(yīng)用在爐后時(shí)，可自動(dòng)檢測板卡的旋轉(zhuǎn)角度，保證元件的檢測正確性和穩(wěn)定性。AIVS-D系列在線PCBA插件AOI采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（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（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)模圖像分類問題，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將用于提取圖像的判別特征，再通過分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。

    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。首先濾波的定義是將信號(hào)中特定波段頻率濾除的操作，是抑制和防止干擾的一項(xiàng)重要措施。在AOI檢測中，噪聲是造成圖像退化的因素之一，起因是AOI圖像獲取，傳輸過程中，外界雜散光，光電二極管電子噪聲及溫度，光源的不穩(wěn)定不均勻，機(jī)械系統(tǒng)的抖動(dòng)，傳感器溫度等原因?qū)е?，不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識(shí)別，圖像切割等后續(xù)處理工作帶來了困難。因此，為了獲得真實(shí)的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。 使用插件爐前檢測可以將不良品攔截在爐前，從而降低成本，提高效率。

人工智能成為了時(shí)下科技的關(guān)鍵詞之一，生活中有越來越多的人工智能產(chǎn)物走進(jìn)我們的視野，其中AI視覺的這一產(chǎn)業(yè)鏈也在迅速地延伸，AI視覺中的各種硬件和算法也隨之衍生，AI視覺主要通過對(duì)圖像的分析處理進(jìn)而識(shí)別得出相應(yīng)需要的視覺結(jié)果。AI視覺的產(chǎn)生給現(xiàn)代企業(yè)的生產(chǎn)制造提供了更高效的檢測方式，同時(shí)帶來了更多的機(jī)遇，AI視覺檢測的優(yōu)勢遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了人工檢測。 而在現(xiàn)實(shí)中的生產(chǎn)檢測中，AI視覺的亮點(diǎn)則在多方面呈現(xiàn)。愛為視（AIVS）視覺檢測設(shè)備，更是走在行業(yè)前列。AOI檢測儀優(yōu)點(diǎn)是圖像的還原性較好，打光角度容易調(diào)易得到較清晰的圖像，相比線陣相機(jī)誤判率較低。浙江插件AOI檢測

無需設(shè)置參數(shù)：1.采用智能算法、自動(dòng)框圖比例高；2.無需抽色、無需調(diào)飽和度、色相、無需調(diào)容忍度、閾值。山東aivsAOI銷售

模板匹配就是先設(shè)定已知模板，已知模板是AOI檢測中沒有缺陷的實(shí)物影像或較小重復(fù)單元影像，通常情況下PCBAOI檢測中以實(shí)物影像為已知模板，F(xiàn)PD AOI檢測中則是較小重復(fù)單元。將采集到的圖像與模板影像進(jìn)行重合比對(duì)，然后平移到下一個(gè)單元進(jìn)行同樣比對(duì)，出現(xiàn)灰階有差異的部分就被懷疑為缺陷，這里我們給灰階差異設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)灰階差超過設(shè)定閾值后，就被判定為真正的缺陷。從細(xì)節(jié)上講，閾值的設(shè)定過于嚴(yán)格出現(xiàn)誤判的概率就會(huì)增加，而閾值設(shè)定過于寬松漏檢出的概率就會(huì)增加，因此，被檢測物體的特征提取可以提高比對(duì)的對(duì)位精度，進(jìn)而對(duì)檢測結(jié)果起到了決定性的作用。山東aivsAOI銷售

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