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照明光源按照波长分类可以分为可见波长光源，特殊波长光源。可见波长光源也就是一般现代工业AOI检测设备中较常用的红绿蓝LED光源。特殊波长光源一般是指红外或紫外波长光源，一些特殊材料在可见光范围内吸收差别不大，灰阶变化不明显时可以考虑采用特殊波长光源，比如说利用紫外光能量高可以激发荧光材料的原理，检测具有荧光发光特性物质微残留时紫外光源就是一种比较有效的手段，因材料成分与红外光谱有对应关系的原理，红外光源对不具有发光性质的有机化合物残留缺陷检出就有很大的作用，甚至可以实现成分分析。特殊光源中，利用偏振光与物体相互作用后偏振态的变化，利用光学干涉原理的白光干涉（whitelightinterferometry）在特定缺陷检测中的得到了应用，例如通过相干光的干涉图案计算出对应的相位差和光程差，可以测量出被测物体与参考物体之间的差异，且分辨率与精度为可以达到亚波长。 AOI目前使用的电动机分线性电动机、伺服电动机和步进电动机3种。专业AOI

支持客户离线编程、客户远程调控、远程调试1、支持系统学习训练，学习越多效果越好；2、支持本地学习。爱为视智能科技是新一代AI视觉前沿技术公司,率先对AOI进行变革.采用深度学习算法,解决AOI编程复杂,误报多的行业痛点,为客户提供智能的插件检测方案.公司团队深耕计算机视觉领域,图形,图像领域16余年.拥有20年行业背景.合作客户覆盖工控,电源,电力.家电.汽车电子.医疗电子.消费电子等多个行业.在长期的经营活动中以高效的服务赢得广大客户的信赖及推介.欢迎您的来电咨询合作。专业AOI在价格适中的AOI检测仪系统中，被测物体的支撑方式、精密传输与定位装置也必须精心设计。

一台机器视觉设备通常可以包含多种配置以及多种原理、算法，这主要还是取决与对设备功能的需求及结构设计的复杂程度。而其中，运用深度学习算法不单单可以代替人力实现日常检测，还拥有计算机系统的强悍的性能速度，这在很大程度上加快了整体生产的进程。就进一步分析而言，深度学习算法为图像的分析处理进一步概念化、完整化。相较于传统的图像处理，深度学习更具有自学算法模式，可以根据标记的现有对图像，对其好坏来进行判断。

AOI是一种检测设备，又称AOI光学自动检测设备，已成为电子制造业保证产品质量的重要检测工具和过程质量控制工具。AOI检测设备工作原理是在自动检测过程中，AOI检测设备机器通过高清CCD摄像头自动扫描PCBA产品，采集图像，将测试点与数据库中合格参数进行对比，经过图像处理，检查出目标PCBA上的焊点缺陷，并通过显示或自动标记缺陷。为维修人员维修和SMT工艺人员改进工艺参数。AOI系统包括多种光源照明、高速数码相机、高速直线电机、精密机械传动结构和图像处理软件。测试时，AOI设备通过摄像头自动扫描和PCB、PCB上的部件或特殊部件(包括印刷锡膏的状态、SMD组件、焊点形状及缺陷等)来捕捉图像，通过处理和数据库软件对合格参数进行比较，并综合判断元件及特性是否合格，然后测试结论，如元件缺失、桥接或焊点质量问题。用计算机处理系统代替人脑执行数据处理，让AOI检测系统可以取产制造中的人工目检环节。

AIVS-D系列炉前插件AOI特点简介●采用声音提示，弹窗对比图，主图突出显示不良红框等多种提醒，符合人体工学●一听，二看，三聚焦，便于员工听到异常提醒后直接观察，使用弹窗显示不良器件对比图●深度学习算法，海量实际场景数据训练；低误报，支持6钟混板检查。●PCB二维码，支持MES对接●实现自动编程，只需5分钟●生产数据实时图表显示，可视化管理，检测数据便捷导出。AIVS-D系列炉前AOI规格参数光源:八侧面多角度高亮条形光源相机：标配2000万CCD全彩工业面阵相机（可选配1200万/2500万/2900万）FOV：400*300mm可检PCBA尺寸：宽度400mm，长度不限；可选配宽度750mm，长度不限CPU：inteli59600KF；GPU：NVIDIA独立显卡显存：8G/6G内存/硬盘存储：16GDDR4/2T操作系统：：22寸/。 AOI集成了图像传感技术、运动控制技术，AOI检测仪在产品生产过程中可以执行测量、识别和引导等一系列任务。江西AOI检测设备

AOI系统是集精密机械、自动控制、光学图像处理、软件系统等多学科的自动化设备。专业AOI

基本的AOI技术包含下列子系统：高速高精度XY方向的运动控制系统;机械光学系统;高精度高可靠性图像采集系统;智能图像识别与错误检测系统。这些子系统构成了一个与多维测量和错误检测密切相关的设备。注意到AOI识别是机器视觉在印刷电路板领域的具体应用，换言之，印刷电路板的缺陷检测实质上是属于模式识别的范畴。它将PCB上的不同缺陷视为不同的模式类，从采集到的图像信号中提取和选择特征，根据特征向量构造判别函数，进行缺陷分类，即模式识别。识别算法的好坏直接影响到智能图像识别系统的性能，进而影响整个AOI系统的性能。从机器视觉的发展来看，目前在AOI上面至少可以完整地应用以下的视觉识别算法。 专业AOI

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