經(jīng)過波峰焊后，焊點所有的參數(shù)會有很大的變化，這主要是由于焊爐內(nèi)錫的老化導致焊盤反射特性從光亮到灰暗，因此，在檢查時算法上必須要包含這些變化。在波峰焊中，典型的缺陷是短路和焊珠。當檢測到短路時，假如印刷的圖案或者無反射印刷這兩種情況的減少以及應用阻焊層，就可以消除這些誤報。如果基準點沒有被阻焊膜蓋住而過波峰焊，可能會導致一個圓形基準點上錫成了一個半球，其內(nèi)在的反射特性將會發(fā)生改變;應用十字型作為基準點或者用阻焊層覆蓋基準點，可以防止這種情況的發(fā)生。新一代AI視覺檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)真正的AI技術(shù)。江西新一代AOI銷售

工控主機/操作系統(tǒng)：CPU：inteli59600KF，GPU：NVIDIA獨立顯卡顯存：8G/6G，內(nèi)存/硬盤存儲：16GDDR4/2T操作系統(tǒng)：Ubuntu.19.2LTS64bit顯示器：22寸/23.8寸FHD大視角顯示器網(wǎng)絡(luò)：千兆網(wǎng)卡

算法：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、先進深度學習模型、計算機視覺、圖形圖像處理、OCR等

檢測內(nèi)容：手插元器件的錯件、漏件、極性反向、多插、歪斜、字符、條碼、二維碼等檢測

混板模式:可支持6種機型，程序自動調(diào)用

生產(chǎn)的同時可編輯模板

遠程調(diào)試/離線編程:支持客戶離線編程、客戶遠程調(diào)控、遠程調(diào)試

山東爐前AOI光學檢測卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層包含卷積層、池化層和全連接層3類常見構(gòu)筑。

科技進程的加速，產(chǎn)品的品質(zhì)化與智能化要求在日益擴增。生產(chǎn)制造商對于產(chǎn)品的質(zhì)檢體系需要不斷地更新升級，跨越了從人工檢測到傳統(tǒng)的視覺檢測再到具有深度學習算法的智能檢測這一整條進化鏈，深度學習算法彌補了傳統(tǒng)算法無法檢測復雜特征的漏缺，免去了人工提取特征這一耗時耗力的步驟，更大程度為生產(chǎn)企業(yè)提升制造效率。然而凡事都有兩面性，深度學習算法也不例外，只是，其優(yōu)勢的比例遠遠超越了不足，因而能夠迅速占領(lǐng)行業(yè)市場。

圖像處理上，隨著圖像高精度的邊緣信息的提取，很多原本混合在背景噪聲中難以直接檢測的低對比度瑕疵開始得到分辨。模式識別上，本身可以看作一個標記過程，在一定量度或觀測的基礎(chǔ)上，把待識模式劃分到各自的模式中去。圖像識別中運用得較多的主要是決策理論和結(jié)構(gòu)方法。決策理論方法的基礎(chǔ)是決策函數(shù)，利用它對模式向量進行分類識別，是以定時描述（如統(tǒng)計紋理）為基礎(chǔ)的；結(jié)構(gòu)方法的中心是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結(jié)構(gòu)有不同的基元串（或稱字符串），通過對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據(jù)字符串判斷它的屬類。深度學習技術(shù)是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人類水平的智能，來進行異常區(qū)分。

在生產(chǎn)線上，人來做此類測量和判斷會因疲勞、個人之間的差異等產(chǎn)生誤差和錯誤，但是機器卻會不知疲倦地、穩(wěn)定地進行下去。一般來說，機器視覺系統(tǒng)包括了照明系統(tǒng)、鏡頭、攝像系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)。對于每一個應用，我們都需要考慮系統(tǒng)的運行速度和圖像的處理速度、使用彩色還是黑白攝像機、檢測目標的尺寸還是檢測目標有無缺陷、視場需要多大、分辨率需要多高、對比度需要多大等。從功能上來看，典型的機器視覺系統(tǒng)可以分為：圖像采集部分、圖像處理部分和運動控制部分。機器視覺系統(tǒng)在半導體行業(yè)的使用早在20幾年前便已開始。江蘇專業(yè)AOI供應

愛為視DIP 插件爐前檢測-臺面式可檢PCBA尺寸：寬度400mm，長度不限。江西新一代AOI銷售

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