远程操控AOI检测

可重复性越高的AOI，其性能越稳定，但由于AOI技术还不十分成熟，市面上AOI的可重复性一般为20%-30%。误判率是越低越好，Z好的AOI的误判率只有0.5%左右(按点算)。漏判率也是越低越好，Z好的AOI的漏判别率只有0.5%左右(按不良点算)。由以上论述不难看出，一台性价比较优的AOI必须具备以下条件：①AOI相机要是真正的面阵数字相机(CCD)，这种相机不需要图像采集卡;②AOI光源Z好是同轴碗状光源;③AOI机械系统Z好是伺服电动机为驱动，用丝杆和导轨为传动;④AOI软件系统的开发语言Z好为VC++;⑤AOI软件的可重复性要高;⑥AOI软件的可操作性要人性化;⑦AOI误判率和漏判率要低;⑧AOI检测功能要全;⑨AOI要能与RPC实时工艺控制软件进行对接。 AOI检测技术应运而生的背景是电子元件集成度与精细化程度高，检测速度与效率更高，检测零缺陷的发展需求。远程操控AOI检测

    首先滤波的定义是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。在AOI检测中，噪声是造成图像退化的因素之一，起因是AOI图像获取，传输过程中，外界杂散光，光电二极管电子噪声及温度，光源的不稳定不均匀，机械系统的抖动，传感器温度等原因导致，不可避免的使得图像因含有噪音而变得模糊。给图像识别，图像切割等后续处理工作带来了困难。因此，为了获得真实的图像信息，除去噪声的滤波处理必不可少。滤波的过程简单说就是图像平滑技术，空域滤波与频域滤波是滤波经常采用的方法。具体讲空域滤波是一种邻域处理方法，通过直接在图像空间中对邻域内像素进行处理，达到平滑或锐化，图像空间中增强图像的某些特征或者减弱图像的某些特征。 湖南远程操控AOI系统AOI自动光学检测设备的优点就是可以取代以前SMT炉前，而且可以比人眼更精确的判断出SMT的打件组装缺点。

    AOI图像采集的然后一个关键步骤是控制系统，光电传感器的FOV（视窗）有限，物体高速运动中准确地抓拍到清晰的图像，软硬件协调动作非常重要，如下图所示，当图像传感器与机台移动速度不匹配时造成图像的拉伸，收缩等变形，所以，载物移动平台XY方向移动与图像采集光电传感器的同步移动影响到数据的准确，要在固定光照，等间距下拍摄一幅清晰的图像，高精度的导轨，电机和运动控制程序是非常必要的。首先滤波的定义是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。在AOI检测中，噪声是造成图像退化的因素之一，起因是AOI图像获取，传输过程中，外界杂散光，光电二极管电子噪声及温度，光源的不稳定不均匀，机械系统的抖动，传感器温度等原因导致，不可避免的使得图像因含有噪音而变得模糊。给图像识别，图像切割等后续处理工作带来了困难。因此，为了获得真实的图像信息，除去噪声的滤波处理必不可少。

    网络：千兆网卡结构简约，便于快速安装Simplestructureeasytoinstallquickly落地式安装，无需改动流水线Floormounted,noneedtochangetheassemblyline在线无感检测，PCBA流过快速给出结果On-linesensorlessdetection,PCBAflowthroughthefastgivesresults宽度与高度可调，适应性强Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色检测项目（黑电感字符检测、器件与底板同色的器件检测、铝电容顶部字符识别、黑灰电容字符识别、电池座方向识别、小铁片检测、聚丙烯电容字符识别、电线检测、变压器字符识别、晶振字符识别、螺纹/光头射频头检测、蜂鸣器方向检测、东倒西歪的电容极性识别）本系统采用的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的表示算法之一。卷积神经网络仿造生物的视知觉（visualperception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习。作为图像识别领域的中心算法之一，卷积神经网络在学习数据充足时有稳定的表现。针对本系统所处理的大规模图像分类问题，卷积神经网络将用于提取图像的判别特征，再通过分类器进行学习和识别。 AOI设备是高度定制化产品，设备厂商往往需要根据下游客户的要求进行主机设备的调整或是软件的二次开发。

AOI检测原理是采用摄像技术将被检测物体的反射光强以定量化的灰阶值输出，通过与标准图像的灰阶值进行比较，分析判定缺陷并进行分类的过程。与人工检查做一个形象的比喻，AOI采用的普通LED或特殊光源相当于人工检查时的自然光，AOI采用的光学传感器和光学透镜相当于人眼，AOI的图像处理与分析系统就相当于人脑，即“看”与“判”两个环节。因此，AOI检测的工作逻辑可以简单地分为图像采集阶段（光学扫描和数据收集），数据处理阶段（数据分类与转换），图像分析段（特征提取与模板比对）和缺陷报告阶段四个阶段（缺陷大小类型分类等）。为了支持和实现AOI检测的上述四个功能，AOI设备的硬件系统也就包括工作平台，成像系统，图像处理系统和电气系统四个部分，是一个集成了机械，自动化，光学和软件等多学科的自动化设备。AOI检测主要应用领域包括PCB、半导体和FPD面板。福建AOI光学检测

AOI检测原理是采用摄像技术将被检测物体的反射光强以定量化的灰阶值输出，分析判定缺陷并进行分类的过程。远程操控AOI检测

对于运动物体的检测，要考虑图像运动模糊带来的不利影响，准确计算导致运动模糊的小曝光时间，确定图像传感器的型号。图像传感器的曝光时间应小于导致运动模糊的小曝光时间，快速曝光选择全局快门模式为宜，高速情况下不易采用卷帘式曝光模式；为了获得比较好的信噪比，图像传感器的增益尽可能为1，图像亮度的提升尽可能用光源的能量（功率）来弥补，或者在不影响可用的成像景深情况下，增大镜头的孔径光阑。在系统集成中，被测件的支撑方式、精密传输与定位装置也必须精心设计，这牵涉到精密机械设计技术，这对平板显示、硅片、半导体和MEMS等精密制造与组装产业中的自动光学检测系统非常重要。在这些领域，制造过程通常在超净间进行，要求自动光学检测系统具有很高的自洁能力，对系统构件的材料选型、气动及自动化装置选型、运动导轨的设计与器件选型都有严格要求，不能给生产环境尤其是被测工件本身带来二次污染。尤其是用于表面缺陷检测的AOI系统不能在检测过程中，给被测件表面带来缺陷（如粉尘、划伤、静电等）。 远程操控AOI检测

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