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来源: 发布时间:2022-01-29

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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江西新一代AOI升级换代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。

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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。

    AOI检测基本原理与设备构成: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,通过与标准图像的灰阶值进行比较,分析判定缺陷并进行分类的过程。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,AOI采用的光学传感器和光学透镜相当于人眼,AOI的图像处理与分析系统就相当于人脑,即“看”与“判”两个环节。因此,AOI检测的工作逻辑可以简单地分为图像采集阶段(光学扫描和数据收集),数据处理阶段(数据分类与转换),图像分析段(特征提取与模板比对)和缺陷报告阶段四个阶段(缺陷大小类型分类等)。为了支持和实现AOI检测的上述四个功能,AOI设备的硬件系统也就包括工作平台,成像系统,图像处理系统和电气系统四个部分,是一个集成了机械,自动化,光学和软件等多学科的自动化设备。 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。

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一台机器视觉设备通常可以包含多种配置以及多种原理、算法,取决与对设备功能的需求及结构设计的复杂程度。福建插件AOI销售

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