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檢測儀A系統多采用黑白相機成像，提高成像分辨能力，還要考慮圖像運動過程拍攝圖片模糊帶來的不利影響。廣東智能AOI升級換代

照明光源按照波長分類可以分為可見波長光源，特殊波長光源。可見波長光源也就是一般現代工業AOI檢測設備中較常用的紅綠藍LED光源。特殊波長光源一般是指紅外或紫外波長光源，一些特殊材料在可見光范圍內吸收差別不大，灰階變化不明顯時可以考慮采用特殊波長光源，比如說利用紫外光能量高可以激發熒光材料的原理，檢測具有熒光發光特性物質微殘留時紫外光源就是一種比較有效的手段，因材料成分與紅外光譜有對應關系的原理，紅外光源對不具有發光性質的有機化合物殘留缺陷檢出就有很大的作用，甚至可以實現成分分析。特殊光源中，利用偏振光與物體相互作用后偏振態的變化，利用光學干涉原理的白光干涉（whitelightinterferometry）在特定缺陷檢測中的得到了應用，例如通過相干光的干涉圖案計算出對應的相位差和光程差，可以測量出被測物體與參考物體之間的差異，且分辨率與精度為可以達到亞波長。湖北智能AOI光學檢測使用插件爐前檢測可以將不良品攔截在爐前，從而降低成本，提高效率。

易用性：1、無需設置參數；上手快；2、在線抓拍首件板系統輔助做程序，自動框圖比例高，支持持續補充學習，學習后自動建模比例更高(80%+）；3、根據客戶需要，支持自定義器件名稱；4、支持快速更改工單號；5、支持批量復制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作多重智能算法檢測：1、智能識別鋁電容頂部字符；2、智能識別黑灰電容字符；3、智能識別黑電感字符或方向；4、智能識別電池座方向；5、小鐵片檢測；6、智能識別聚丙烯電容字符；7、電線檢測；8、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測；9、智能識別變壓器字符；10、智能識別蜂鳴器方向；11、智能識別晶振字符；12、智能識別東倒西歪的電容極性。13、三極管方向檢測；14、橋堆方向檢測

易用性：1、無需設置參數；上手快；2、在線抓拍首件板系統輔助做程序，自動框圖比例高，支持持續補充學習，學習后自動建模比例更高(80%+）；3、根據客戶需要，支持自定義器件名稱；4、支持快速更改工單號；5、支持批量復制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作多重智能算法檢測：1、智能識別鋁電容頂部字符；2、智能識別黑灰電容字符；3、智能識別黑電感字符或方向；4、智能識別電池座方向；5、小鐵片檢測；6、智能識別聚丙烯電容字符；7、電線檢測；8、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測；9、智能識別變壓器字符；10、智能識別蜂鳴器方向；11、智能識別晶振字符；12、智能識別東倒西歪的電容極性。13、三極管方向檢測；14、橋堆方向檢測支持客戶離線編程、客戶遠程調控、遠程調試1、支持系統學習訓練，學習越多效果越好；2、支持本地學習。在線AOI光學檢測是一種連接網絡來對產品進行檢測的一種方式，這種檢測模式解決需要將產品進行送檢的麻煩。

    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。 目前常用的圖像識別算法為灰度相關算法，通過計算歸一化的相關來量化檢測圖像和標準圖像之間的相似程度。安徽專業AOI

在線AOI光學檢測能夠針對廠家的多個參數進行檢測，基本上產品的所有需要檢測的部位，并且檢測出更加準確。廣東智能AOI升級換代

  隨著電子技術、圖像傳感技術和計算機技術的快速發展，AOI（自動光學）檢測技術以其自動化、非接觸、速度快、精度高、穩定性高等優點，成為表面缺陷檢測的重要手段，補足智能化生產線上的品質把控關。AOI是興趣面，可以較好體現范圍，也就是說邊界更加明晰，AOI其實屬性之一就是POI，采用UID標記。AOI就是有邊界的POI，那么我們就可以根據POI獲取AOI來驗證數據的準確性。特別是研究街道尺度的，加上POI和AOI數據，對城市功能分區，城市熱環境、城市灰綠地等等都非常有用。廣東智能AOI升級換代

深圳愛為視智能科技有限公司致力于機械及行業設備，以科技創新實現***管理的追求。公司自創立以來，投身于智能視覺檢測設備，是機械及行業設備的主力軍。愛為視繼續堅定不移地走高質量發展道路，既要實現基本面穩定增長，又要聚焦關鍵領域，實現轉型再突破。愛為視創始人劉曉輝，始終關注客戶，創新科技，竭誠為客戶提供良好的服務。