愛為視(Aivs)新一代智能AOI,它能減少檢查的誤報(bào),保證檢測(cè)程序無缺陷。它可以檢查儲(chǔ)存起來的有缺陷的樣品,在優(yōu)化階段,在這方面花時(shí)間的原因是為了不讓任何缺陷溜過去。所有已知的缺陷都必須檢查,同時(shí)要把允許出現(xiàn)的誤報(bào)數(shù)量做到盡可能減少。在針對(duì)減少誤報(bào)而對(duì)任何程...
如果把AI視覺比作一個(gè)個(gè)體,那么深度學(xué)習(xí)便成為這一個(gè)體中重要的機(jī)體之一,許多功能的存在直接來源且依賴于它。直觀點(diǎn)說,深度學(xué)習(xí)算法成功運(yùn)用于計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)例如人臉識(shí)別、圖像問答、物體檢測(cè)與追蹤等。人工檢測(cè)在早期的工業(yè)質(zhì)檢中占有一定的優(yōu)勢(shì),但隨著生產(chǎn)科技的不端更新...
支持客戶離線編程、客戶遠(yuǎn)程調(diào)控、遠(yuǎn)程調(diào)試1、支持系統(tǒng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練,學(xué)習(xí)越多效果越好;2、支持本地學(xué)習(xí)。愛為視智能科技是新一代AI視覺前沿技術(shù)公司,率先對(duì)AOI進(jìn)行變革.采用深度學(xué)習(xí)算法,解決AOI編程復(fù)雜,誤報(bào)多的行業(yè)痛點(diǎn),為客戶提供智能的插件檢測(cè)方案.公司團(tuán)隊(duì)深...
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(shí)別;2、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色;3、可依據(jù)客戶需求,自由定義器件中文名;4、不良器件圖靜態(tài)顯示;程序制作靈活性:1、無需設(shè)置參數(shù);2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序,且支持持續(xù)補(bǔ)充學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)后...
易用性:1、無需設(shè)置參數(shù);上手快;2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序,自動(dòng)框圖比例高,支持持續(xù)補(bǔ)充學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)后自動(dòng)建模比例更高(80%+);3、根據(jù)客戶需要,支持自定義器件名稱;4、支持快速更改工單號(hào);5、支持批量復(fù)制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作多...
在現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中,連續(xù)大批量生產(chǎn)中每一個(gè)制作過程都是有一定的次品率的,單獨(dú)去看雖然比率很小,但是相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的重要瓶頸,并且在經(jīng)過完整制程后再次去剔除次品,成本會(huì)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(cè)試...
模板匹配就是先設(shè)定已知模板,已知模板是AOI檢測(cè)中沒有缺陷的實(shí)物影像或較小重復(fù)單元影像,通常情況下PCBAOI檢測(cè)中以實(shí)物影像為已知模板,F(xiàn)PD AOI檢測(cè)中則是較小重復(fù)單元。將采集到的圖像與模板影像進(jìn)行重合比對(duì),然后平移到下一個(gè)單元進(jìn)行同樣比對(duì),出現(xiàn)灰階有差...
當(dāng)前電子產(chǎn)品日漸向著小型化趨勢(shì)發(fā)展,對(duì)產(chǎn)品元器件的微型化要求也越來越高,微型器件的組裝和檢測(cè)難以只通過人工完成,由此產(chǎn)生越來越多的自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備需求。與此同時(shí),自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備還能夠健身制造成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量,AOI檢測(cè)設(shè)備代替人工的進(jìn)程發(fā)展較快。在此背景下,中國自...
AOI(automaticallyopticalinspection)是光學(xué)自動(dòng)檢測(cè),顧名思義是通過光學(xué)系統(tǒng)成像實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)的一種手段,是眾多自動(dòng)圖像傳感檢測(cè)技術(shù)中的一種檢測(cè)技術(shù),中心技術(shù)點(diǎn)如何獲得準(zhǔn)確且高質(zhì)量的光學(xué)圖像并加工處理。AOI檢測(cè)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生的背景...
支持客戶離線編程、客戶遠(yuǎn)程調(diào)控、遠(yuǎn)程調(diào)試1、支持系統(tǒng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練,學(xué)習(xí)越多效果越好;2、支持本地學(xué)習(xí)。愛為視智能科技是新一代AI視覺前沿技術(shù)公司,率先對(duì)AOI進(jìn)行變革.采用深度學(xué)習(xí)算法,解決AOI編程復(fù)雜,誤報(bào)多的行業(yè)痛點(diǎn),為客戶提供智能的插件檢測(cè)方案.公司團(tuán)隊(duì)深...
視覺世界,是無限變化的,系統(tǒng)設(shè)計(jì)者有無數(shù)種方法使用視覺數(shù)據(jù)。其中,有一些應(yīng)用案例,例如目標(biāo)識(shí)別以及定位,都是可以通過深度學(xué)習(xí)技術(shù),來得到很好的解決的。因此,如果你的應(yīng)用,需要一種算法來識(shí)別家具,那么你很幸運(yùn):你可以選擇一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并且使用自己的數(shù)據(jù)集...
隨著電子技術(shù)、圖像傳感技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,AOI(自動(dòng)光學(xué))檢測(cè)技術(shù)以其自動(dòng)化、非接觸、速度快、精度高、穩(wěn)定性高等優(yōu)點(diǎn),成為表面缺陷檢測(cè)的重要手段,補(bǔ)足智能化生產(chǎn)線上的品質(zhì)把控關(guān)。AOI是興趣面,可以較好體現(xiàn)范圍,也就是說邊界更加明晰,AOI其實(shí)屬...
AOI檢測(cè)基本原理與設(shè)備構(gòu)成:AOI檢測(cè)原理是采用攝像技術(shù)將被檢測(cè)物體的反射光強(qiáng)以定量化的灰階值輸出,通過與標(biāo)準(zhǔn)圖像的灰階值進(jìn)行比較,分析判定缺陷并進(jìn)行分類的過程。與人工檢查做一個(gè)形象的比喻,AOI采用的普通LED或特殊光源相當(dāng)于人工檢查時(shí)的自然光...
本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)(FeedforwardNeuralNetworks),是深度學(xué)習(xí)(deeplearning)的表示算法之一。卷積...
AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng),照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個(gè)部分。因?yàn)閿z影得到的圖像被用于與模板做對(duì)比,所以獲取的圖像信息準(zhǔn)確性對(duì)于檢測(cè)結(jié)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(cè)物體的特征點(diǎn),那么也就無法談到準(zhǔn)確的檢出。下面我們對(duì)...
AOI圖像采集的一個(gè)關(guān)鍵步驟是控制系統(tǒng),光電傳感器的FOV(視窗)有限,物體高速運(yùn)動(dòng)中準(zhǔn)確地抓拍到清晰的圖像,軟硬件協(xié)調(diào)動(dòng)作非常重要,如下圖所示,當(dāng)圖像傳感器與機(jī)臺(tái)移動(dòng)速度不匹配時(shí)造成圖像的拉伸,收縮等變形,所以,載物移動(dòng)平臺(tái)XY方向移動(dòng)與圖像采集...
本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)(FeedforwardNeuralNetworks),是深度學(xué)習(xí)(deeplearning)的表示算法之一。卷積...
易用性:1、無需設(shè)置參數(shù);上手快;2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序,自動(dòng)框圖比例高,支持持續(xù)補(bǔ)充學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)后自動(dòng)建模比例更高(80%+);3、根據(jù)客戶需要,支持自定義器件名稱;4、支持快速更改工單號(hào);5、支持批量復(fù)制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作多重智能算法檢...
科技進(jìn)程的加速,產(chǎn)品的品質(zhì)化與智能化要求在日益擴(kuò)增。生產(chǎn)制造商對(duì)于產(chǎn)品的質(zhì)檢體系需要不斷地更新升級(jí),跨越了從人工檢測(cè)到傳統(tǒng)的視覺檢測(cè)再到具有深度學(xué)習(xí)算法的智能檢測(cè)這一整條進(jìn)化鏈,深度學(xué)習(xí)算法彌補(bǔ)了傳統(tǒng)算法無法檢測(cè)復(fù)雜特征的漏缺,免去了人工提取特征這一耗時(shí)耗力的...
光電轉(zhuǎn)化器可以分為CCD(chargeCouplingdiode)和CMOS(complementarymetaloxidesemiconductor)兩種。因?yàn)橹谱鞴に嚺c設(shè)計(jì)不同,CCD與CMOS傳感器工作原理主要表現(xiàn)為數(shù)字電荷傳送的方式的不同,...
人工智能成為了時(shí)下科技的關(guān)鍵詞之一,生活中有越來越多的人工智能產(chǎn)物走進(jìn)我們的視野,其中AI視覺的這一產(chǎn)業(yè)鏈也在迅速地延伸,AI視覺中的各種硬件和算法也隨之衍生,AI視覺主要通過對(duì)圖像的分析處理進(jìn)而識(shí)別得出相應(yīng)需要的視覺結(jié)果。AI視覺的產(chǎn)生給現(xiàn)代企業(yè)的生產(chǎn)制造提...
光源:八側(cè)面多角度高亮條形光源相機(jī):標(biāo)配2000萬CCD全彩工業(yè)面陣相機(jī)(可選配1200萬/2500萬/2900萬)FOV:400*300mm可檢PCBA尺寸:寬度400mm,長(zhǎng)度不限;可選配寬度750mm,長(zhǎng)度不限CPU:inteli59600K...
AOI檢測(cè)原理:通過攝像技術(shù)將被檢測(cè)物體的反射光強(qiáng),以定量化的灰階值輸出,通過與標(biāo)準(zhǔn)圖像的灰階值進(jìn)行比較,分析判定缺陷并進(jìn)行分類的過程。AOI采用的光學(xué)傳感器和光學(xué)透鏡相當(dāng)于人眼,AOI的圖像處理與分析系統(tǒng)就相當(dāng)于人腦,即“看”與“判”兩個(gè)環(huán)節(jié),在...
光電轉(zhuǎn)化器可以分為CCD(chargeCouplingdiode)和CMOS(complementarymetaloxidesemiconductor)兩種。因?yàn)橹谱鞴に嚺c設(shè)計(jì)不同,CCD與CMOS傳感器工作原理主要表現(xiàn)為數(shù)字電荷傳送的方式的不同,工作原理如下...
AOI檢測(cè)原理:通過攝像技術(shù)將被檢測(cè)物體的反射光強(qiáng),以定量化的灰階值輸出,通過與標(biāo)準(zhǔn)圖像的灰階值進(jìn)行比較,分析判定缺陷并進(jìn)行分類的過程。AOI采用的光學(xué)傳感器和光學(xué)透鏡相當(dāng)于人眼,AOI的圖像處理與分析系統(tǒng)就相當(dāng)于人腦,即“看”與“判”兩個(gè)環(huán)節(jié),在...
隨著電子技術(shù)、圖像傳感技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,AOI(自動(dòng)光學(xué))檢測(cè)技術(shù)以其自動(dòng)化、非接觸、速度快、精度高、穩(wěn)定性高等優(yōu)點(diǎn),成為表面缺陷檢測(cè)的重要手段,補(bǔ)足智能化生產(chǎn)線上的品質(zhì)把控關(guān)。AOI是興趣面,可以較好體現(xiàn)范圍,也就是說邊界更加明晰,AOI其實(shí)屬...
AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng),照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個(gè)部分。因?yàn)閿z影得到的圖像被用于與模板做對(duì)比,所以獲取的圖像信息準(zhǔn)確性對(duì)于檢測(cè)結(jié)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(cè)物體的特征點(diǎn),那么也就無法談到準(zhǔn)確的檢出。下面我們對(duì)...
光源:八側(cè)面多角度高亮條形光源相機(jī):標(biāo)配2000萬CCD全彩工業(yè)面陣相機(jī)(可選配1200萬/2500萬/2900萬)FOV:400*300mm可檢PCBA尺寸:寬度400mm,長(zhǎng)度不限;可選配寬度750mm,長(zhǎng)度不限CPU:inteli59600K...
除光電傳感器外,AOI圖像采集過程中照明系統(tǒng)也非常重要,選擇比較好光源目的是保證被檢測(cè)物體的特征區(qū)別于其他背景,涉及到光源的光譜特性,光源顏色的色溫特性。高效率長(zhǎng)壽命,高亮度且均勻的光源是必須考慮的參數(shù),高亮度均勻性好的光源可以提高信噪比,而長(zhǎng)壽命高效率則可以...
一是分類,即可以將產(chǎn)品分為合格和不合格,這是深度學(xué)習(xí)很重要的一個(gè)應(yīng)用;二是定位,即幫助使用者定位物體的位置和數(shù)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(duì)產(chǎn)品進(jìn)行更精細(xì)的判別。通過深度學(xué)習(xí)算法,軟件可以自動(dòng)學(xué)習(xí)瑕疵的特征,使得無規(guī)律圖像的分析變...