AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。因AOI檢測主要應用于PCB、半導體及FPD等電子元器件生產過程中的檢測環節，幾乎每一個電子元器件都需要進行瑕疵檢測，因此這些電子元器件的產量與AOI檢測的應用結構息息相關。因此，AOI檢測行業應用需求結構主要通過PCB、半導體和FPD的產量比例來進行測算得到。經初步測算，PCB是目前我國主要的AOI應用領域，大概占AOI檢測總規模的。對于產品檢測來說，利用AOI技術能夠有效提升產品檢測分析的準確性和完整性。隨著電子制造產業鏈的進一步整合，檢測市場將不斷擴容，AOI技術在終端應用將持續得到突破，應用領域拓展將為AOI檢測服務和設備的需求增長增添動力，市場規模存在較大成長空間。 AOI通過人工光源LED燈光代替自然光，光學透鏡和CCD代替人眼，已經編好程的標準進行比較、分析和判斷。浙江不需要設置參數的AOI升級換代

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。不需要設置參數的AOI研發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，取決與對設備功能的需求及結構設計的復雜程度。

愛為視智能科技有限公司AOI特色檢測功能：1、智能識別鋁電容頂部字符；智能識別黑電感字符或方向；3、小鐵片檢測；4、電線檢測；5、智能識別變壓器字符；6、智能識別晶振字符；7、智能識別黑灰電容字符；8、智能識別電池座方向；9、智能識別聚丙烯電容字符；10、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測；11、智能識別蜂鳴器方向；12、智能識別東倒西歪的電容極性；我司新一代AI視覺檢測系統， 為客戶提供更具前沿優勢的PCBA插件檢測解決方案，真正實現AI技術在插件檢測領域的落地應用，助力客戶實現品質到價值的連接，關鍵優勢有：軟件復制建模；無需設置參數；無需專業操作人員；支持局部檢測；

一是分類，即可以將產品分為合格和不合格，這是深度學習很重要的一個應用；二是定位，即幫助使用者定位物體的位置和數量；三是分割，即可以找到缺陷的輪廓，基于缺陷的輪廓和大小，對產品進行更精細的判別。通過深度學習算法，軟件可以自動學習瑕疵的特征，使得無規律圖像的分析變得可能；在精確度方面，可通過深度學習算法和制造業特有的數據提高檢測的精確度；雖然深度學習在很多方面具有優勢，不過也并不是所有任務都適用。深度學習對瑕疵分類更有優勢。無需設置參數：1.采用智能算法、自動框圖比例高；2.無需抽色、無需調飽和度、色相、無需調容忍度、閾值。

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。在線AOI光學檢測能夠針對廠家的多個參數進行檢測，基本上產品的所有需要檢測的部位，并且檢測出更加準確。上海爐前AOI外觀檢測

生產廠家只需要提調試好供的攝像設備通過網絡端對產品進行檢測，通常檢測效果能夠代替實地檢測的效果。浙江不需要設置參數的AOI升級換代

    本系統采用的卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學習（deeplearning）的表示算法之一。卷積神經網絡仿造生物的視知覺（visualperception）機制構建，可以進行監督學習和非監督學習。作為圖像識別領域的算法之一，卷積神經網絡在學習數據充足時有穩定的表現。針對本系統所處理的大規模圖像分類問題，卷積神經網絡將用于提取圖像的判別特征，再通過分類器進行學習和識別。畫面顯示：1、主圖畫面都有顯示器件框，便于觀察器件是否被識別；2、根據底板顏色可以自由選擇器件框顏色；3、可依據客戶需求，自由定義器件中文名；4、不良器件圖靜態顯示；程序制作靈活性：1、無需設置參數；2、在線抓拍首件板系統輔助做程序，且支持持續補充學習，學習后自動建模比例更高（80%+）；---自動框圖器件種類多（60+），比例高。3、支持中文、英文、中英文混合輸入；4、批量復制、粘貼、剪切、刪除等支持快捷鍵操作。---硬件條件和安裝尺寸不發生變化。 浙江不需要設置參數的AOI升級換代

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