從傳統(tǒng)算法到深入學(xué)習(xí),智能AOI視覺檢測(cè)是如何實(shí)現(xiàn)的?

時(shí)間:2023.09.08
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  近些年人工智能的發(fā)展突飛猛進(jìn),隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展,也逐漸滲透進(jìn)入工業(yè)視覺檢測(cè)領(lǐng)域;更高運(yùn)算效率,更高檢測(cè)率的深度學(xué)習(xí)AI算法應(yīng)運(yùn)而生,它彌補(bǔ)了傳統(tǒng)算法無法檢測(cè)復(fù)雜特征的漏缺,更大程度實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)品質(zhì)化,智能化。

  什么是AI深度學(xué)習(xí)算法

  深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支,主要是模仿人腦對(duì)信息的分析處理方式,訓(xùn)練機(jī)器在實(shí)例學(xué)習(xí)中提取這些實(shí)例之間的共同模式,得出數(shù)據(jù)中包含特征與表達(dá)的深度學(xué)習(xí)模型,自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)從輸入到輸出的映射關(guān)系,有助于未來對(duì)獲取的信息快速分類。

  智能升級(jí)

  AI技術(shù)賦能AOI視覺檢測(cè)

  勁拓股份基于深度學(xué)習(xí)算法,自主研發(fā)了全新的視覺AOI檢測(cè)設(shè)備,在傳統(tǒng)檢測(cè)方式的基礎(chǔ)上,AI深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)AOI的輔助編程,省略了傳統(tǒng)人工畫框調(diào)試的步驟,極大地簡(jiǎn)化了編程流程;同時(shí)具備更加智能的檢測(cè)能力,能夠針對(duì)不同形態(tài)的焊點(diǎn)和各種類型的焊接問題進(jìn)行準(zhǔn)確定位和分類,也能夠檢測(cè)在元器件上的字符時(shí),排除模糊或光照造成的干擾,準(zhǔn)確識(shí)別字符。

 

  勁拓AOI視覺檢測(cè)設(shè)備圖

  現(xiàn)已經(jīng)普遍應(yīng)用于SMT,THT,以及其他工藝流程生產(chǎn)線中。

 

  SMT生產(chǎn)線

 

 

  THT生產(chǎn)線

  輔助編程

  借助深度學(xué)習(xí)算法,通過導(dǎo)入不同形態(tài)的圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,生成AI模型,在每次檢測(cè)中準(zhǔn)確定位被測(cè)物位置,也能夠根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)被測(cè)物的自動(dòng)分類。

 

 

  自動(dòng)焊點(diǎn)識(shí)別

  智能檢測(cè)

  通過AI深度學(xué)習(xí)算法,識(shí)別缺陷的特征信息,對(duì)被檢測(cè)物的問題類型做出正確判斷。

 

 

  智能識(shí)別焊接問題

  OCR(Optical Character Recognition,光學(xué)字符識(shí)別)字符檢測(cè)是利用深度學(xué)習(xí)的一種檢測(cè)方式,在工業(yè)領(lǐng)域,字符識(shí)別是一項(xiàng)機(jī)器視覺任務(wù),包括從圖像中提取文本。勁拓AOI視覺檢測(cè)設(shè)備憑借預(yù)訓(xùn)練字體庫(kù),快速識(shí)別圖片信息。

 

 

  OCR字符識(shí)別

  在復(fù)判環(huán)節(jié),深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠?qū)OI檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行二次復(fù)判,有效避免人工復(fù)判中出現(xiàn)錯(cuò)誤從而導(dǎo)致品質(zhì)不穩(wěn)定,減少人工復(fù)判工作量,產(chǎn)線直通率提高5%-10%。

 

 

 

  智能復(fù)判示意圖

  勁拓AOI視覺檢測(cè)設(shè)備自引入深度學(xué)習(xí)算法以來,生產(chǎn)效率和檢測(cè)靈活性得到有效提升;視覺檢測(cè)的創(chuàng)新發(fā)展更推動(dòng)了鋰電池、消費(fèi)電子、汽車、航空航天等領(lǐng)域向智能制造邁進(jìn)。未來,勁拓會(huì)繼續(xù)潛心鉆研前沿技術(shù),推出契合市場(chǎng)趨勢(shì)和需求的產(chǎn)品,助力制造業(yè)自動(dòng)化、智能化升級(jí)。

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