AIVS-D系列炉前插件AOI特点简介●采用声音提示，弹窗对比图，主图突出显示不良红框等多种提醒，符合人体工学●一听，二看，三聚焦，便于员工听到异常提醒后直接观察，使用弹窗显示不良器件对比图●深度学习算法，海量实际场景数据训练；低误报，支持6钟混板检查。●PCB二维码，支持MES对接●实现自动编程，只需5分钟●生产数据实时图表显示，可视化管理，检测数据便捷导出。AIVS-D系列炉前AOI规格参数光源: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/。目前常用的图像识别算法为灰度相关算法，通过计算归一化的相关来量化检测图像和标准图像之间的相似程度。福建不需要设置参数的AOI

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。浙江插件AOI销售图像传感器是AOI系统采集图像的基础，目前市面上大多数厂商选择使用面阵相机。

爱为视（Aivs）新一代智能AOI，它能减少检查的误报，保证检测程序无缺陷。它可以检查储存起来的有缺陷的样品，在优化阶段，在这方面花时间的原因是为了不让任何缺陷溜过去。所有已知的缺陷都必须检查，同时要把允许出现的误报数量做到尽可能减少。在针对减少误报而对任何程序进行调整时，要检查一下，看看以前检查出来的真正缺陷，是否得到维修站的证实。通过一系列的核实，保障检查程序的质量，用于专门的制造和核查，同时对误报进行追踪。

    网络：千兆网卡结构简约，便于快速安装Simplestructureeasytoinstallquickly落地式安装，无需改动流水线Floormounted,noneedtochangetheassemblyline在线无感检测，PCBA流过快速给出结果On-linesensorlessdetection,PCBAflowthroughthefastgivesresults宽度与高度可调，适应性强Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色检测项目（黑电感字符检测、器件与底板同色的器件检测、铝电容顶部字符识别、黑灰电容字符识别、电池座方向识别、小铁片检测、聚丙烯电容字符识别、电线检测、变压器字符识别、晶振字符识别、螺纹/光头射频头检测、蜂鸣器方向检测、东倒西歪的电容极性识别）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中心算法之一，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。 AOI检测的工作逻辑可以简单地分为图像采集阶段，数据处理阶段，图像分析段和缺陷报告阶段四个阶段。

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、桥堆方向检测采用高分辨率工业相机和智能图像分析，检测电子电路板上插件元器件多、错、漏、反等缺陷。浙江插件AOI销售

与人工检查做一个形象的比喻，AOI采用的普通LED或特殊光源相当于人工检查时的自然光。福建不需要设置参数的AOI

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