深圳自動光學檢測機廠家優惠報價,安悅電子公司

描述這些概念背后的潛在科學更為簡單。例如，在傳統的機器視覺系統中，可能需要讀取零件上的條形碼、判斷其尺寸或檢查其是否有缺陷。為此，系統集成商通常使用現成的軟件，這些軟件提供了標準工具。例如，可以部署這些工具來確定數據矩陣代碼，或者使用圖形用戶界面來測量零件尺寸的工具集。

因此，部件的測量可以分為好或壞，這取決于它們是否符合某些預定標準。與這種測量技術不同，所謂的“深度學習”工具更好地歸類為圖像分類器。與專門讀取條形碼數據的軟件不同，它們被設計用于確定圖像中的對象是存在還是好或壞。因此，這些工具是互補的。

軟件運算法則很多，有灰度相關法（又叫灰度提取法）、邊緣識別法、固態建模法、統計外形建模法和Topological modeling等等。

灰度相關法的缺點在于受光線明暗度的影響較大，容易產生誤判。但隨著光源設計的日益完善，這一影響現在較小。

邊緣識別法的缺點在于被檢測物的邊緣往往不是一條標準的直線，只有通過降低像元尺寸來達到提高檢測效果的目的，但其效果也不十分理想。

AOI的全稱是自動光學檢測，是基于光學原理來對焊接生產中遇到的常見缺陷進行檢測的設備。AOI是新興起的一種新型測試技術，但發展迅速，很多廠家都推出了AOI測試設備。

目前AOI的功能一般都比較全，也沒有多大的差別。下面就一些常見的功用作一些簡要的說明。

分辨率的選擇：AOI的分辨率應以像元的尺寸大小作為判別的條件，也就是空間分辨率來衡量。像素的大小不是判別AOI檢出能力的標準，準確地講像素大，是決定單位面積像元尺寸大小的因素。如果單位面積不同，像素再高也沒有可比性。