本系統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（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中心算法之一，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。畫面顯示：1、主圖畫面都有顯示器件框，便于觀察器件是否被識別；2、根據底板顏色可以自由選擇器件框顏色；3、可依據客戶需求，自由定義器件中文名；4、不良器件圖靜態顯示。 為了支持和實現AOI檢測的上述四個功能，AOI設備的硬件系統也就包括工作平臺。福建aivsAOI檢測

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。河南遠程操控AOI光學檢測若干個光電轉化器以行列的方式進行排列形成矩陣就構成了圖像傳感器。

中國機器視覺起步于80年代的技術引進，隨著98年半導體工廠的整線引進，也帶入機器視覺系統，06年以前國內機器視覺產品主要集中在外資制造企業，規模都較小，06年開始，工業機器視覺應用的客戶群開始擴大到印刷、食品等檢測領域，2011年市場開始高速增長，隨著人工成本的增加和制造業的升級需求，加上計算機視覺技術的快速發展，越來越多機器視覺方案滲透到各領域，缺陷檢測功能，是機器視覺應用得多的功能之一，主要檢測產品表面的各種信息。

    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。數據處理階段（數據分類與轉換）數據處理階段是圖像的預處理階段，是采集圖像的加工處理過程，為圖像比對提供準確可靠的圖片信息，主要包含了背景噪音減少，圖像增強和銳化等過程。圖像背景噪音減小一般為圖像的低通濾波平滑法，圖像增強和銳化則是提高被檢測特征的對比度，突出圖像中需要關注的特征，忽略不需要關注的部分，方法是圖像二值化處理，經過二值化處理的圖像數據量明顯減少，能凸顯出需要關注的輪廓。 AOI檢測儀有很高的自潔能力，不能給生產環境尤其被測工件本身帶來二次污染，這會影響系統構件的材料選型。

光電轉化器可以分為CCD（chargeCouplingdiode）和CMOS（complementarymetaloxidesemiconductor）兩種。因為制作工藝與設計不同，CCD與CMOS傳感器工作原理主要表現為數字電荷傳送的方式的不同，工作原理如下圖所示，CCD采用硅基半導體加工工藝，并設置了垂直和水平移位寄存器，電極所產生的電場推動電荷鏈接方式傳輸到中間模數轉換器。這樣的結構與設計很難集成很多的感光單元，制造成本高且功耗大；而CMOS采用無機半導體加工工藝，每像素設計了額外的電子電路，每個像素都可以被定位，而無需CCD中那樣的電荷移位設計，對圖像信息的讀取速度遠遠高于CCD芯片，因光暈和拖尾等過度曝光而產生的非自然現象的發生頻率要低得多，價格和功耗比CCD光電轉化器也低，但其缺點是半導體工藝制作的像素單元缺陷多，靈敏度會有一些問題，同時，為每個像素電子電路提供所需的額外空間不會作為光敏區域。芯片表面上的光敏區域部分（定義為填充因子）小于CCD芯片。從理論上講，這個原因導致可以收集的圖像信息光子數會有所減少，所以，CMOS光電轉化元件一般需要搭配高亮度光源，噪音也比較大。相關值大于或等于臨界相關值的為正常圖像，為異常圖像本社導入的AOI設備采用歸一化的彩色相關算法。江蘇爐前AOI升級換代

自動光學檢測機的速度是人類所不能奇跡的，較寬的光譜響應范圍使得其可以實現人眼所不能看到的紅外測量。福建aivsAOI檢測

如果把AI視覺比作一個個體，那么深度學習便成為這一個體中重要的機體之一，許多功能的存在直接來源且依賴于它。直觀點說，深度學習算法成功運用于計算機視覺的實例如人臉識別、圖像**、物體檢測與追蹤等。人工檢測在早期的工業質檢中占有一定的優勢，但隨著生產科技的不端更新進步，制造環節對于檢驗水平的要求也越來越高，顯然人工檢查已無法滿足，檢測程度越來越復雜化和精密化使得機器視覺迫切需要被應用其中來承擔、平衡生產的強度及壓力。福建aivsAOI檢測

深圳愛為視智能科技有限公司主要經營范圍是機械及行業設備，擁有一支專業技術團隊和良好的市場口碑。愛為視致力于為客戶提供良好的智能視覺檢測設備，一切以用戶需求為中心，深受廣大客戶的歡迎。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。愛為視秉承“客戶為尊、服務為榮、創意為先、技術為實”的經營理念，全力打造公司的重點競爭力。