浙江新一代AOI检测设备

目前在产业界用得多的AOI系统是由相机、镜头、光源、计算机等通用器件集成的简单光学成像与处理系统。如图1所示，在光源照明下利用相机直接成像，然后由计算机处理实现检测。这种简单系统的优点是成本低、集成容易、技术门槛相对不高，在制造过程中能够代替人工检测，满足多数场合的要求。但对于大幅面或复杂结构物体的视觉检测，由于受到视场和分辨率（或精度）的相互制约，或生产节拍对检测速度有特殊的要求，单相机组成的AOI系统有时难以胜任，因此可能需要有多个基本单元集成在一起，协同工作，共同完成高难度检测任务。即采取一种多传感器成像、高速分布式处理的AOI系统集成架构。 AOI是将电路板上的器件或者特征(比如焊点)捕捉成像。浙江新一代AOI检测设备

特色功能：一、智能辅助建模：极速建模，无需设置参数，2.一键智能搜索80多种器件；二、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。三、远程调试/离线编程：支持客户离线编程、客户远程调控、远程调试；四、学习：1、支持系统学习训练，学习越多效果越好，2、支持本地学习；五、支持局部检测：支持器件本体大部分特征相同，局部有差异的器件检测。 浙江新一代AOI光源插件炉前检测可以利用数据库实时保存检测的状态和结果，帮助、分析产品出错和误检原因。

AOI自动光学检测设备有个比较大的缺点是有些灰阶或是阴影明暗不是很明显的地方，比较容易出现误判的情况，这些或许可以使用不同颜色的灯光来加以判别，但较麻烦的还是那些被其他零件遮盖到的元件以及位于元件底下的焊点，因为传统的AOI只能检测直射光线所能到达的地方，像是屏蔽框肋条或是其边缘底下的元件，往往就会因为AOI检测不到而漏掉。总之，AOI自动光学检测设备虽然好用但确实也有些先天上的限制，不过可以用在即时的SMT初步品质分析，并马上回馈SMT的品质状况，让SMT制程作业加以改善，的确可以有效提高SMT的产出良率。

目前深度学习大部分应用在图像、语音、自然语言处理、CTR预估、大数据特征提取等技术领域，同时在多个行业内备受认可与青睐，比如数字助手、能源、制造业、农业、零售、汽车等行业的生产制造与服务过程中不同程度地融入了深度学习算法技术以及技术产品，展现了人工智能与物联网的时代特色与科技进步。在多元化的数字信息时代、科技电子产品迅速繁衍，AI智能将逐渐覆盖我们的生活，科技创新有着无限种可能，深度学习算法必然会向多领域发展，AI视觉检测与深度学习的结合或许会上升到一个更高级的层次，现在的设备能筛检多种缺陷，也许在未来，不再是单一的外观检测了，取而代之的是更完整的产品检测，展望技术的不断革新与进步。用计算机处理系统代替人脑执行数据处理，让AOI检测系统可以取产制造中的人工目检环节。

AOI检测主要应用领域包括PCB、半导体和FPD面板。因AOI检测主要应用于PCB、半导体及FPD等电子元器件生产过程中的检测环节，几乎每一个电子元器件都需要进行瑕疵检测，因此这些电子元器件的产量与AOI检测的应用结构息息相关。因此，AOI检测行业应用需求结构主要通过PCB、半导体和FPD的产量比例来进行测算得到。经初步测算，PCB是目前我国主要的AOI应用领域，大概占AOI检测总规模的。对于产品检测来说，利用AOI技术能够有效提升产品检测分析的准确性和完整性。随着电子制造产业链的进一步整合，检测市场将不断扩容，AOI技术在终端应用将持续得到突破，应用领域拓展将为AOI检测服务和设备的需求增长增添动力，市场规模存在较大成长空间。 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。离线AOI检测设备

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。浙江新一代AOI检测设备

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