工控主機/操作系統：CPU：inteli59600KF，GPU：NVIDIA獨立顯卡顯存：8G/6G，內存/硬盤存儲：16GDDR4/2T操作系統：Ubuntu.19.2LTS64bit顯示器：22寸/23.8寸FHD大視角顯示器網絡：千兆網卡

算法：卷積神經網絡、先進深度學習模型、計算機視覺、圖形圖像處理、OCR等

檢測內容：手插元器件的錯件、漏件、極性反向、多插、歪斜、字符、條碼、二維碼等檢測

混板模式:可支持6種機型，程序自動調用

生產的同時可編輯模板

遠程調試/離線編程:支持客戶離線編程、客戶遠程調控、遠程調試

人工檢測（人工目檢）。上海新一代AOI檢測

在傳統機器視覺和深度學習算法之間進行對比對比和選擇。一方面，相較于傳統機器視覺解決方案，深度學習的一個明顯優勢是高效壓縮視覺機器開發的時間，目前深度學習算法在醫療、生命科學、食品等行業領域上都有一定較大程度的應用發展。深度學習算法實現視覺專業應用程序難題轉化為非視覺**能夠解決的問題。這樣一來，使得機器視覺系統更簡單易用。同時，計算機及相機檢測也更為精確。機器視覺與深度學習也要根據其應用程序類型、處理的數據量、處理能力進行選擇。湖北爐前AOI系統使用插件爐前檢測可以將不良品攔截在爐前，從而降低成本，提高效率。

伴隨著元器件的微型化、細間距化等密度特征越來越明顯，生產品質以及產能的需求不斷擴增，致使產品外觀缺陷檢測的難度相應提升，傳統的人工目視檢測法將逐步被淘汰，其整體速度慢而且效率低下，且具有明顯的主觀性。加上產品的微小外觀缺是無法用肉眼直接判別的，直觀目視被測區域容易導致誤差，在這種追求優良品質、高效率的需求下，傳統目視檢測逐漸凸顯出許多的不足，因此無法滿足大多數生產線上的檢測要求，其使用率也將大幅減的少。

幾乎所有產品都需要檢測，而人工檢測存在著較多的弊端，人工檢測準確性低，長時間工作的話，準確性更是無法保證，而且檢測速度慢，容易影響整個生產過程的效率。因此，機器視覺在圖像檢測的應用方面也非常的廣，例如：硬幣邊緣字符的檢測。2000年10月新發行的第五套人民幣中，壹圓硬幣的側邊增強了防偽功能，鑒于生產過程的嚴格控制要求，在造幣的一道工序上安裝了視覺檢測系統;印刷過程中的套色定位以及較色檢查、包裝過程中的飲料瓶蓋的印刷質量檢查，產品包裝上的條碼和字符識別等;玻璃瓶的缺陷檢測。新一代智能插件AOI極速編程，10分鐘上手。

一臺機器視覺設備通常可以包含多種配置以及多種原理、算法，這主要還是取決與對設備功能的需求及結構設計的復雜程度。而其中，運用深度學習算法不單單可以代替人力實現日常檢測，還擁有計算機系統的強悍的性能速度，這在很大程度上加快了整體生產的進程。就進一步分析而言，深度學習算法為圖像的分析處理進一步概念化、完整化。 相較于傳統的圖像處理，深度學習更具有自學算法模式，可以根據標記的現有對圖像，對其好壞來進行判斷。“深度”一詞通常是指神經網絡中的隱藏層數。安徽智能AOI升級換代

機器視覺系統在半導體行業的使用早在20幾年前便已開始。上海新一代AOI檢測

在現代工業自動化生產中，連續大批量生產中每一個制作過程都是有一定的次品率的，單獨去看雖然比率很小，但是相乘后卻成為企業難以提高良率的重要瓶頸，并且在經過完整制程后再次去剔除次品，成本會高很多（例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發現，那么返修的成本將會是原成本的100倍以上），因此及時檢測以及次品剔除對質量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業進一步升級的重要基石。上海新一代AOI檢測

深圳愛為視智能科技有限公司是一家其他型類企業，積極探索行業發展，努力實現產品創新。公司致力于為客戶提供安全、質量有保證的良好產品及服務，是一家有限責任公司企業。公司始終堅持客戶需求優先的原則，致力于提供高質量的智能視覺檢測設備。愛為視自成立以來，一直堅持走正規化、專業化路線，得到了廣大客戶及社會各界的普遍認可與大力支持。