AOI是新興起的一種新型測試技術，但發展迅速，很多廠家都推出了AOI測試設備。當自動檢測時，機器通過攝像頭自動掃描PCB，采集圖像，測試的焊點與數據庫中的合格的參數進行比較，經過圖像處理，檢查出PCB上缺陷，并通過顯示器或自動標志把缺陷顯示/標示出來，供維修人員修整。areaofinterest在遙感與地理信息系統的一些軟件中對研究區域的叫法。運用高速高精度視覺處理技術自動檢測PCB板上各種不同帖裝錯誤及焊接缺陷。PCB板的范圍可從細間距高密。度板到低密度大尺寸板，并可提供在線檢測方案，以提高生產效率，及焊接質量。通過使用AOI作為減少缺陷的工具，在裝配工藝過程的早期查找和消除錯誤，以實現良好的過程控制。早期發現缺陷將避免將壞板送到隨后的裝配階段，AOI將減少修理成本將避免報廢不可修理的電路板。 現流行的AOI一般光源分為普通熒光燈和同軸光源兩種。江西什么是AOI原理

基本的AOI技術包含下列子系統：高速高精度XY方向的運動控制系統;機械光學系統;高精度高可靠性圖像采集系統;智能圖像識別與錯誤檢測系統。這些子系統構成了一個與多維測量和錯誤檢測密切相關的設備。注意到AOI識別是機器視覺在印刷電路板領域的具體應用，換言之，印刷電路板的缺陷檢測實質上是屬于模式識別的范疇。它將PCB上的不同缺陷視為不同的模式類，從采集到的圖像信號中提取和選擇特征，根據特征向量構造判別函數，進行缺陷分類，即模式識別。識別算法的好壞直接影響到智能圖像識別系統的性能，進而影響整個AOI系統的性能。從機器視覺的發展來看，目前在AOI上面至少可以完整地應用以下的視覺識別算法。 江蘇智能AOI配件AOI是全自動化，可以持續不斷地對同一件事物進行觀察而不會感到疲勞，這對于效率的提升而言是十分重要的。

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。

AOI檢測設備中常用的紅綠藍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，測量三維物體形貌與高度也正成為AOI檢測的新需求。（下圖為側光源與同軸光源實例）AOI目前使用的電動機分線性電動機、伺服電動機和步進電動機3種。

一臺機器視覺設備通常可以包含多種配置以及多種原理、算法，這主要還是取決與對設備功能的需求及結構設計的復雜程度。而其中，運用深度學習算法不單單可以代替人力實現日常檢測，還擁有計算機系統的強悍的性能速度，這在很大程度上加快了整體生產的進程。就進一步分析而言，深度學習算法為圖像的分析處理進一步概念化、完整化。相較于傳統的圖像處理，深度學習更具有自學算法模式，可以根據標記的現有對圖像，對其好壞來進行判斷。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。上海什么是AOI編程

簡單來說貨真價實的AOI檢測儀模擬和拓展了人類眼、手的功能，利用光學成像方法模擬人眼的的視覺成像功能。江西什么是AOI原理

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；程序制作靈活性：1、無需設置參數；2、在線抓拍首件板系統輔助做程序，且支持持續補充學習，學習后自動建模比例更高（80%+）；---自動框圖器件種類多（60+），比例高。3、支持中文、英文、中英文混合輸入；4、批量復制、粘貼、剪切、刪除等支持快捷鍵操作。---硬件條件和安裝尺寸不發生變化。 江西什么是AOI原理

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