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高精密定制厂家哪家好?必选亿图视觉

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-06-12

  自动光学检测系统的关键部件之一是图像采集系统。通过捕捉印刷电路板、PCB组件的图像,然后由AOI系统内的处理软件进行分析。图像捕获系统有许多变体,这些变体取决于准确的应用程序和AOI系统的复杂性和成本。

  成像系统可以由一个或多个摄像机组成,以提供更好的成像和3D功能的可能性。摄像头也应该能够在软件控制下移动。这将使他们能够移动到一个给定的PCB组装的最佳位置。

  除此之外,相机的类型对性能也有影响。速度与精度之间的平衡是必须达到的,并将影响所使用的照相机类型:

  流式视频:用于自动光学检测(AOI)的一种类型的摄像机,采用流式视频从中获取完整的帧。然后,通过捕获的帧使生成在可以执行信号处理的静止图像。这种方法不如其他静止图像系统那样精确,但具有非常高的速度的优点。

  静止图像相机系统:通常放置在相对靠近目标PCB的位置,因此需要良好的照明系统,还需要能够在软件控制下移动相机。

  在分析电路板图像时,AOI系统会自动寻找各种特定特征:如元件放置、元件尺寸、电路板基准、标签图案(例如条形码)、背景颜色和反射率等。作为其任务的重要元素AOI系统还检查焊接接头,以确保它们接头是否符合要求。

  在分析电路板时,AOI系统必须考虑好电路板之间的许多差异。每个批次之间不仅尺寸变化很大,而且颜色和反射率也不同。通常在丝网印刷中也存在差异,其中油墨厚度和颜色字体可能会有细微的变化。

  1)光源与成像:机器视觉中优质的成像是第一步,由于不同材料物体表面反光、折射等问题都会影响被测物体特征的提取,因此光源与成像可以说是机器视觉检测要攻克的第一个难关。比如现在玻璃、反光表面的划痕检测等,很多时候问题都卡在不同缺陷的集成成像上。

  2)重噪音中低对比度图像中的特征提取:在重噪音环境下,真假瑕疵的鉴别很多时候较难,这也是很多场景始终存在一定误检率的原因,但这块通过成像和边缘特征提取的快速发展,已经在不断取得各种突破。

  3)对非预期缺陷的识别:在应用中,往往是给定一些具体的缺陷模式,使用机器视觉来识别它们到底有没有发生。但经常遇到的情况是,许多明显的缺陷,因为之前没有发生过,或者发生的模式过分多样,而被漏检。如果换做是人,虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷,但是他会注意到,从而有较大几率抓住它,而机器视觉在这点上的“智慧”目前还较难突破。

  机器视觉是通过计算机来模拟人类视觉功能,以让机器获得相关视觉信息和加以理解。可分为“视”和“觉”两部分原理,“视”是将外界信息通过成像来显示成数字信号反馈给计算机,需要依靠一整套的硬件解决方案,包括光源、相机、图像采集卡、视觉传感器等;“觉”则是计算机对数字信号进行处理和分析,主要是软件算法。

  机器视觉在工业上应用领域广阔,核心功能包括:测量、检测、识别、定位等。产业链可以分为上游部件级市场、中游系统集成/整机装备市场和下游应用市场。机器视觉上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等软硬件提供商,中游有集成和整机设备提供商,行业下游应用较广,主要下游市场包括电子制造行业、汽车、印刷包装、烟草、农业、医药、纺织和交通等领域。

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