当前电子产品日渐向着小型化趋势发展，对产品元器件的微型化要求也越来越高，微型器件的组装和检测难以只通过人工完成，由此产生越来越多的自动检测设备需求。与此同时，自动检测设备还能够健身制造成本、提升产品质量，AOI检测设备代替人工的进程发展较快。在此背景下，中国自动光学检测行业逐步发展起来。从AOI检测设备来看，目前AOI检测设备是SMT加工厂必备的设备，平均一条SMT生产线至少需要2-3台AOI检测设备，但我国AOI检测设备的渗透率较低，只为50%左右。人认识物体是通过光线反射回来的量进行判断，反射量多为亮，反射量少为暗。AOI与人判断原理相同。安徽智能AOI系统

在传统机器视觉和深度学习算法之间进行对比对比和选择。一方面，相较于传统机器视觉解决方案，深度学习的一个明显优势是高效压缩视觉机器开发的时间，目前深度学习算法在医疗、生命科学、食品等行业领域上都有一定较大程度的应用发展。深度学习算法实现视觉专业应用程序难题转化为非视觉**能够解决的问题。这样一来，使得机器视觉系统更简单易用。同时，计算机及相机检测也更为精确。机器视觉与深度学习也要根据其应用程序类型、处理的数据量、处理能力进行选择。河南远程操控AOI检测设备AOI通过人工光源LED灯光代替自然光，光学透镜和CCD代替人眼，已经编好程的标准进行比较、分析和判断。

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。

    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现在，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。 若干个光电转化器以行列的方式进行排列形成矩阵就构成了图像传感器。

    AOI图像采集的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。在AOI检测中，噪声是造成图像退化的因素之一，起因是AOI图像获取，传输过程中，外界杂散光，光电二极管电子噪声及温度，光源的不稳定不均匀，机械系统的抖动，传感器温度等原因导致，不可避免的使得图像因含有噪音而变得模糊。给图像识别，图像切割等后续处理工作带来了困难。因此，为了获得真实的图像信息，除去噪声的滤波处理必不可少。 AOI是全自动化，可以持续不断地对同一件事物进行观察而不会感到疲劳，这对于效率的提升而言是十分重要的。安徽智能AOI检测

图像传感器、镜头和光源三者组合构成了大多数自动光学检测系统中感知单元。安徽智能AOI系统

本系统采用的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的表示算法之一。卷积神经网络仿造生物的视知觉（visual perception）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安徽智能AOI系统

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