如果把AI視覺比作一個個體，那么深度學習便成為這一個體中重要的機體之一，許多功能的存在直接來源且依賴于它。直觀點說，深度學習算法成功運用于計算機視覺的實例如人臉識別、圖像**、物體檢測與追蹤等。人工檢測在早期的工業質檢中占有一定的優勢，但隨著生產科技的不端更新進步，制造環節對于檢驗水平的要求也越來越高，顯然人工檢查已無法滿足，檢測程度越來越復雜化和精密化使得機器視覺迫切需要被應用其中來承擔、平衡生產的強度及壓力。AOI檢測的工作邏輯可以簡單地分為圖像采集階段，數據處理階段，圖像分析段和缺陷報告階段四個階段。江西aivsAOI供應

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。江蘇插件AOI系統人認識物體是通過光線反射回來的量進行判斷，反射量多為亮，反射量少為暗。AOI與人判斷原理相同。

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；

人工智能成為了時下科技的關鍵詞之一，生活中有越來越多的人工智能產物走進我們的視野，其中AI視覺的這一產業鏈也在迅速地延伸，AI視覺中的各種硬件和算法也隨之衍生，AI視覺主要通過對圖像的分析處理進而識別得出相應需要的視覺結果。AI視覺的產生給現代企業的生產制造提供了更高效的檢測方式，同時帶來了更多的機遇，AI視覺檢測的優勢遠遠超越了人工檢測。 而在現實中的生產檢測中，AI視覺的亮點則在多方面呈現。愛為視（AIVS）視覺檢測設備，更是走在行業前列。AOI檢測儀A系統多采用黑白相機成像，提高成像分辨能力，還要考慮圖像運動過程拍攝圖片模糊帶來的不利影響。

易用性：1、無需設置參數；上手快；2、在線抓拍首件板系統輔助做程序，自動框圖比例高，支持持續補充學習，學習后自動建模比例更高(80%+）；3、根據客戶需要，支持自定義器件名稱；4、支持快速更改工單號；5、支持批量復制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作多重智能算法檢測：1、智能識別鋁電容頂部字符；2、智能識別黑灰電容字符；3、智能識別黑電感字符或方向；4、智能識別電池座方向；5、小鐵片檢測；6、智能識別聚丙烯電容字符；7、電線檢測；8、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測；9、智能識別變壓器字符；10、智能識別蜂鳴器方向；11、智能識別晶振字符；12、智能識別東倒西歪的電容極性。13、三極管方向檢測；14、橋堆方向檢測支持客戶離線編程、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。以目前AOI（自動光學檢測）技術在PCB行業滲透率較高，復雜化趨勢以及制造行業整體對智能化變革的需求。福建智能AOI升級換代

AOI檢測原理是采用攝像技術將被檢測物體的反射光強以定量化的灰階值輸出，分析判定缺陷并進行分類的過程。江西aivsAOI供應

  AOI檢測技術應運而生的背景是電子元件集成度與精細化程度高，檢測速度與效率更高，檢測零缺陷的發展需求。AOI檢測的比較大的優點是節省人力，降低成本，提高生產效率，統一檢測標準和排除人為因素干擾，保證了檢測結果的穩定性，可重復性和準確性，及時發現產品的不良，確保出貨質量。在人工智能技術與大數據發展進步中，AOI檢測不僅是一部檢測設備，對大量不良結果進行分類和統計，可以發現不良發生的原因，在工藝改善和生產良率提升中也正逐步發揮著更重要的作用，因此，可以預期未來AOI檢測技術將在半導體與電子電路檢測中將會發揮越來越重要的作用。江西aivsAOI供應

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