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；

學習:1、支持系統學習訓練，學習越多效果越好；2、支持本地學習。局部檢測:支持器件局部檢測； 深度學習它比較擅長解決外觀缺陷和復雜的表面。山東離線編程AOI檢測

愛為視（Aivs），新一代智能插件AOI，有小批量多品種4條插件線的板子，通過移栽機共用一條波峰焊，愛為視插件爐前檢查設備支持4-6款產品同時混板檢測，有效攔截錯/漏/反/多等問題，模板自動切換，無需人員調試，贏得客戶信賴！

本公司產品基本功能有：一、“不良品顯示:一聽、二看、三聚焦”；二、“追溯：可以實時輸出，支持按條碼、二維碼、機型、時間等維度進行追溯，支持MES對接”；三、“多機種共線生產：可以支持六種板子同時過流水線，模板自動調用”。

廣東智能AOI光學檢測對卷積神經網絡的研究始于二十世紀80至90年代，時間延遲網絡和LeNet-5是較早出現的卷積神經網絡。

深度學習是人工智能的**性的突破，大幅提高了機器學習、機器視覺、智能分析處理能力,帶來行業的變革、人工智能的熱潮，深度學習應用到外觀缺陷檢測，使缺陷檢測變得不再復雜、改變了傳統算法易受復雜背景等因素的影響、更準確的提高的產品的缺陷分類，深度學習技術的應用將產品檢測的檢出率、漏檢率、過殺率等指標不斷提升，防止不良產品流出到客戶端，實時的數據反饋系統能夠及時的將產品數據反饋出來，對提升改善品質提供參考依據。

人工神經網絡通常表示為互相交換信息的相互連接的“神經元”系統。這些連接具有可根據經驗進行調整的數字權重，使神經網絡適應輸入并能夠學習。由于它在目標函數非常復雜且數據集很大的應用程序中的表現令人滿意，它已經成為機器學習的一個發展趨勢。在深度學習中，人工神經網絡可以自動提取特征。我們不需要拍攝圖像和手動計算如顏色分布，圖像直方圖，不同的顏色計數等，我們只需要在提供原始圖像。深度學習有助于推進自動化進程。愛為視智能科技有限公司為廣大客戶提供專業、熱情、高效售后服務。

傳統的機器學習在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學習則通過多層感知機模擬大腦工作，構建深度神經網絡（如卷積神經網絡等）來學習簡單特征、建立復雜特征、學習映射并輸出，訓練過程中所有層級都會被不斷優化。在具體的應用上，例如自動ROI區域分割；標點定位（通過防真視覺可靈活檢測未知瑕疵）；從重噪聲圖像中檢測無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于深度學習的機器視覺軟件推向市場，深度學習給機器視覺的賦能會越來越明顯。愛為視爐前插件檢測可應用于工控、汽車、家電等行業。江蘇離線編程AOI設備

會操作電腦的產線員工即可使用。山東離線編程AOI檢測

局部檢測:支持器件局部檢測；

SPC功能與數據輸出:不良分類統計柏拉圖，趨勢圖多維度展示；可實時追溯導出生產數據；

畫面顯示:1、主圖畫面動態與靜態結合，便于員工觀察；2、根據底板顏色可以自由選擇器件框顏色，適應各種顏色底板；

條碼識別:支持識別一維碼（128碼）,二維碼（QR/DM碼）；

追溯:可實時輸出。支持按條碼、二維碼、機型、時間等維度追溯；

NG板停線功能:支持流水線啟停控制；

多拼板檢測:支持多拼板檢測；

替代料添加:支持替代料添加； 山東離線編程AOI檢測

深圳愛為視智能科技有限公司致力于機械及行業設備，是一家其他型的公司。公司自成立以來，以質量為發展，讓匠心彌散在每個細節，公司旗下智能視覺檢測設備深受客戶的喜愛。公司秉持誠信為本的經營理念，在機械及行業設備深耕多年，以技術為先導，以自主產品為重點，發揮人才優勢，打造機械及行業設備良好品牌。愛為視秉承“客戶為尊、服務為榮、創意為先、技術為實”的經營理念，全力打造公司的重點競爭力。