阳江直销AOI生产厂家

自动光学检测是利用光学成像技术，一般采用摄像机获取被测目标的图像，通过图像的识别和处理算法，从摄取的图像中获得目标的光谱特征、尺寸、方向、位置、缺陷、结构等信息，从而可以完成装配线上的零部件定位及检验、过程控制反馈、过程监控中的测量、分组和分类等任务。自动光学检测系统包括光学成像、照明光源、图像采集与预处理、图像处理与图形识别等部分，其原理如图1所示要检测的印刷电路板，重新定位坐标，调出检测时需要的程序，将待检测的印刷电路板通过x、y工作台自动送到镜头下面，镜头采集待检测印刷电路板的图像后，x、y工作台移至下一个位置，AOI系统自动扫描待检测印刷电路板，获得图像之后对其进行数字化处理，处理后的图像和“模板”图像进行分析、对比及判断，发现待检测电路板存在的问题并对其进行标定，生成检测报告，等待检验。由于系统处于连续工作状态，因此检测速度较高。强大的表面缺陷模式识别功能，根据表面缺陷的特征，会指出导致该表面缺陷的问题所在，指导工人及时处理。阳江直销AOI生产厂家

这些问题不仅牵涉到图像处理的本身，还牵涉到打光技术。照明光源设计得合理，光照方向合理对比度就会提高，就会减小图像处理的难度；方位（尤其是在三维空间的方位）的判别与成像方法密切相关，在低对比度下又必须首先解决图像中的特征提取问题。虽然目前已经开发了许多高级算法，但是每种算法只适用于特定场合与特殊任务，且在某些高度限制的场合才有效，这也是到目前为止限制自动光学检测技术进步的重要因素[21]。文中从照明方法与打光技巧、高精度成像方法、高速图像预处理技术、图像处理与图形识别的算法4个方面介绍了自动光学检测技术的发展现状与存在的问题，从中可以看出组建自动光学检测系统的难点在于三维大范围高精度成像方法、基于工控PC的多处理器并行图像高速预处理技术和高级图像处理算法。就目前的发展趋势来看，自动光学检测正朝着检测高速化、分辨能力微小化、处理软件的智能化、应用多元化和检测系统模块化方向发展，所运用的技术手段正朝着LED模组照明、光学显微与多CCD成像、基于PC机的多处理器并行处理的高速高精度三维自动光学检测方向发展。湛江常规AOI图片AOI自动光学检测设备比较大的优点就是可以取代以前的人工目检作业，而且比人眼更精确的判断出缺陷。

连通区域检测算法比较耗时，由于广度优先搜索(Breathfastsearch，BFS)的方法可以保证标记区域顺序排列，本文BFS标记方法。为了提高算法的运行速率，本文采用GPU并行计算来优化算法。图7-13将图像划分为两部分并行的示意图，两部分图像按照经典的BFS算法进行区域标记，待区域标记后，将交叠的部分合并区域。在此过程中，由于两线程同时运行，对像素标号进行合并更改时，会出现线程竞争，即可能会有两个线程同时对当前像素标号进行操作，所以引入了GPU的原子操作来避免这种情况的发生。

电路板焊点定位在自动光学检测方面起着非常重要的作用，对焊点进行自动定位是根据对电路板的Protel文件中各个焊点的位置信息进行分析实现的。从CCD相机获取电路板图像，确定焊点在电路板图像中的位置范围，通过与Protel文件进行模版匹配，对焊点进行精确定位。确定焊点在电路板图像中的位置范围，需要得到焊点在电路板上的位置坐标，而在设计电路板时生成的protel文件就包含了焊点的位置信息，这些位置信息都是相对于电路板的标志圆建立的，所以要得到焊点的位置范围就需要对电路板的进行位置校正，而校正的方法是通过对电路板的定位孔进行定位来实现。视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果(如缺陷、尺寸等数据)。

AOI技术作为一种新型的印刷电路板检测技术，逐渐成为SMT生产线上不可或缺的组成部分，国内对于其设备的需求量在不断提高，因此为了满足这种高需求，就要开发出低成本和高效率的设备。自动光学检测设备集成了很多的高科技装置，但**的部分是其定位平台，平台的定位精度直接决定光学检测的质量，因此对于AOI设备的平台定位控制研究变得越来越重要。随着微电子技术不断朝着小型化、微型化的方向发展，对自动光学检测的设备也提出了更高的要求：处理速度提高（高速化），这就要求操作平台有更高的加速度控制范围；检测的准确性（高精度），这就要求操作平台有更高的定位精度。检测精确、稳定、快速、可大幅度提高生产的柔性及自动化程度以提高生产效率，且易于实现信息集成。云浮购买AOI价格优惠

传统的人工检测费用昂贵、检测人员容易疲劳以及容易瑕疵漏检等弊端，已经难以适应高速的生产系统。阳江直销AOI生产厂家

)偏差校正.偏差校正方法是对X-Y平台的偏差进行校正.该方法可使2幅图像比较起来的出错机率减少.偏差校正是通过利用PCB上的参考点,由2路补偿实现.首先通过比较水平和垂直方向上的图像,利用相关性判断X轴和Y轴上的偏差.然后采用Hopfield神经网络识别PCB上的参考点,比如PCB上的螺孔,利用神经网络进行像素到像素的扫描,实现与模板的匹配,判断偏差.)图像分割.图像分割方面,采用的是BP神经网络方法进行形状识别.该方法将图像分割成3部分,即背景、焊孔和元件.特征提取.特征提取方法提取出PCB图像中的主要特征,即边角、边缘和焊孔,并且根据3个参考点确定它们的位置.边角和边缘特征分别通过数学形态法和空间滤波法分别得到;位置可以通过下面的向量定义.阳江直销AOI生产厂家

深圳恒佳电子科技有限公司是一家有着雄厚实力背景、信誉可靠、励精图治、展望未来、有梦想有目标，有组织有体系的公司，坚持于带领员工在未来的道路上大放光明，携手共画蓝图，在广东省等地区的机械及行业设备行业中积累了大批忠诚的客户粉丝源，也收获了良好的用户口碑，为公司的发展奠定的良好的行业基础，也希望未来公司能成为行业的翘楚，努力为行业领域的发展奉献出自己的一份力量，我们相信精益求精的工作态度和不断的完善创新理念以及自强不息，斗志昂扬的的企业精神将引领深圳恒佳电子科技供应和您一起携手步入辉煌，共创佳绩，一直以来，公司贯彻执行科学管理、创新发展、诚实守信的方针，员工精诚努力，协同奋取，以品质、服务来赢得市场，我们一直在路上！