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科技進程的加速，產品的品質化與智能化要求在日益擴增。生產制造商對于產品的質檢體系需要不斷地更新升級，跨越了從人工檢測到傳統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，更大程度為生產企業提升制造效率。然而凡事都有兩面性，深度學習算法也不例外，只是，其優勢的比例遠遠超越了不足，因而能夠迅速占領行業市場。

支持客戶離線編程、客戶遠程調控、遠程調試1、支持系統學習訓練，學習越多效果越好；2、支持本地學習。愛為視智能科技是新一代AI視覺前沿技術公司,率先對AOI進行變革.采用深度學習算法,解決AOI編程復雜,誤報多的行業痛點,為客戶提供智能的插件檢測方案.公司團隊深耕計算機視覺領域,圖形,圖像領域16余年.擁有20年行業背景.合作客戶覆蓋工控,電源,電力.家電.汽車電子.醫療電子.消費電子等多個行業.在長期的經營活動中以高效的服務贏得廣大客戶的信賴及推介.歡迎您的來電咨詢合作。當自動檢測時，機器通過攝像頭自動掃描PCB，采集圖像，測試的焊點與數據庫中的合格的參數進行比較。

    AOI圖像采集的然后一個關鍵步驟是控制系統，光電傳感器的FOV（視窗）有限，物體高速運動中準確地抓拍到清晰的圖像，軟硬件協調動作非常重要，如下圖所示，當圖像傳感器與機臺移動速度不匹配時造成圖像的拉伸，收縮等變形，所以，載物移動平臺XY方向移動與圖像采集光電傳感器的同步移動影響到數據的準確，要在固定光照，等間距下拍攝一幅清晰的圖像，高精度的導軌，電機和運動控制程序是非常必要的。首先濾波的定義是將信號中特定波段頻率濾除的操作，是抑制和防止干擾的一項重要措施。在AOI檢測中，噪聲是造成圖像退化的因素之一，起因是AOI圖像獲取，傳輸過程中，外界雜散光，光電二極管電子噪聲及溫度，光源的不穩定不均勻，機械系統的抖動，傳感器溫度等原因導致，不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識別，圖像切割等后續處理工作帶來了困難。因此，為了獲得真實的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。 AOI集成了圖像傳感技術、運動控制技術，AOI檢測儀在產品生產過程中可以執行測量、識別和引導等一系列任務。浙江爐前AOI

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