AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過1200或2000萬高分辨率的工業相機，從電子電路板頂面拍照，通過AI人工技術，深度學習算法、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、錯件、浮高、OCV(文字識別）、可支持測試色環電阻錯料。本插件AOI設備可應用于波峰焊爐前或爐后，應用在爐后時，可自動檢測板卡的旋轉角度，保證元件的檢測正確性和穩定性。AIVS-D系列在線PCBA插件AOI采用的卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學習（deeplearning）的表示算法之一。卷積神經網絡仿造生物的視知覺（visualperception）機制構建，可以進行監督學習和非監督學習。作為圖像識別領域的算法之一，卷積神經網絡在學習數據充足時有穩定的表現。針對本系統所處理的大規模圖像分類問題，卷積神經網絡將用于提取圖像的判別特征，再通過分類器進行學習和識別。AOI通過人工光源LED燈光代替自然光，光學透鏡和CCD代替人眼，已經編好程的標準進行比較、分析和判斷。江西智能AOI系統

    AOI圖像采集的然后一個關鍵步驟是控制系統，光電傳感器的FOV（視窗）有限，物體高速運動中準確地抓拍到清晰的圖像，軟硬件協調動作非常重要，如下圖所示，當圖像傳感器與機臺移動速度不匹配時造成圖像的拉伸，收縮等變形，所以，載物移動平臺XY方向移動與圖像采集光電傳感器的同步移動影響到數據的準確，要在固定光照，等間距下拍攝一幅清晰的圖像，高精度的導軌，電機和運動控制程序是非常必要的。首先濾波的定義是將信號中特定波段頻率濾除的操作，是抑制和防止干擾的一項重要措施。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，光源的不穩定不均勻，機械系統的抖動，傳感器溫度等原因導致，不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識別，圖像切割等后續處理工作帶來了困難。因此，為了獲得真實的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。 江蘇爐前AOI檢測基于圖像檢查的基本原理是:每個具有明顯對比度的圖像都是可以被檢查的。

一是分類，即可以將產品分為合格和不合格，這是深度學習很重要的一個應用；二是定位，即幫助使用者定位物體的位置和數量；三是分割，即可以找到缺陷的輪廓，基于缺陷的輪廓和大小，對產品進行更精細的判別。通過深度學習算法，軟件可以自動學習瑕疵的特征，使得無規律圖像的分析變得可能；在精確度方面，可通過深度學習算法和制造業特有的數據提高檢測的精確度；雖然深度學習在很多方面具有優勢，不過也并不是所有任務都適用。深度學習對瑕疵分類更有優勢。

在現代工業自動化生產中，連續大批量生產中每一個制作過程都是有一定的次品率的，單獨去看雖然比率很小，但是相乘后卻成為企業難以提高良率的重要瓶頸，并且在經過完整制程后再次去剔除次品，成本會高很多（例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發現，那么返修的成本將會是原成本的100倍以上），因此及時檢測以及次品剔除對質量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業進一步升級的重要基石。伴隨著元器件的微型化、細間距化等密度特征越來越明顯，生產品質以及產能的需求不斷擴增。

    圖像采集階段（光學掃描和數據收集）AOI的圖像采集系統主要包括光電轉化攝影系統，照明系統和控制系統三個部分。因為攝影得到的圖像被用于與模板做對比，所以獲取的圖像信息準確性對于檢測結果非常重要，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，那么也就無法談到準確的檢出。下面我們對光電轉化攝影系統，照明系統和控制系統三個部分逐一分析介紹。首先，光電轉化攝影系統指的是光電二極管器件和與之搭配的成像系統。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，光能轉化產生電荷，轉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。二極管吸收光線強度不同時生成的模擬電壓大小不同，依次輸出模擬電壓值被轉化為數字灰階0-255值，灰階值反映了物體反射光的強弱，進而實現識別不同被檢測物體的目的。 一臺機器視覺設備通?？梢园喾N配置以及多種原理、算法，取決與對設備功能的需求及結構設計的復雜程度。河南新一代AOI

圖像傳感器是AOI系統采集圖像的基礎，目前市面上大多數廠商選擇使用面陣相機。江西智能AOI系統

    AOI圖像采集的一個關鍵步驟是控制系統，光電傳感器的FOV（視窗）有限，物體高速運動中準確地抓拍到清晰的圖像，軟硬件協調動作非常重要，如下圖所示，當圖像傳感器與機臺移動速度不匹配時造成圖像的拉伸，收縮等變形，所以，載物移動平臺XY方向移動與圖像采集光電傳感器的同步移動影響到數據的準確，要在固定光照，等間距下拍攝一幅清晰的圖像，高精度的導軌，電機和運動控制程序是非常必要的。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，光源的不穩定不均勻，機械系統的抖動，傳感器溫度等原因導致，不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識別，圖像切割等后續處理工作帶來了困難。因此，為了獲得真實的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。 江西智能AOI系統

深圳愛為視智能科技有限公司致力于機械及行業設備，是一家其他型公司。公司業務分為智能視覺檢測設備等，目前不斷進行創新和服務改進，為客戶提供良好的產品和服務。公司將不斷增強企業重點競爭力，努力學習行業知識，遵守行業規范，植根于機械及行業設備行業的發展。愛為視憑借創新的產品、專業的服務、眾多的成功案例積累起來的聲譽和口碑，讓企業發展再上新高。