一般而言，通過算法產生的數據集幾乎含括每個缺陷類型100個以上圖像，利用網絡建立對應模型，從而實現對所輸入圖像的對象進行識別和分類。簡單舉例，現代的食品制造公司所采用的視覺檢測設備通常有深度學習算法，這一功能便能直接輔助檢測包裝上是否存在某些特定圖像、字符等。 深度學習更善于解決復雜外觀表面及缺陷。比如旋轉時掃查零件表面的突出特征如劃痕、凹痕等，深度學習在定位、識別、分類等各項細分功能中對于圖像處理有一個好處以及相對于傳統機器視覺的不同之處，即它擁有在概念基礎上對零件外觀進行概念化和概括的能力。愛為視插件爐前檢測，標配2000萬 CCD全彩工業面陣相機。浙江遠程操控AOI檢測設備

取而代之的是自動檢測技術，其在生產中承擔著重要的角色。運用自動光學檢測進一步減少產品外觀缺陷，對于裝配過程中錯誤的前期查找、消除起關鍵作用。AOI采用視覺系統、和新型給光方式、更高的放大倍數以及更為綜合、復雜的處理技術，實現高速、高精度檢測，AOI能夠檢驗大量元器件，如矩形片式元件、電解電容器、晶體管SOP等等，實現對被檢元件的漏貼、焊料過剩或不足、極性錯誤等缺陷的檢測。為適應市場需求，愛為視新一代智能插件檢測設備，為客戶提供量身定制的PCBA插件檢測解決方案。湖南遠程操控AOI升級換代支持器件局部有差異的器件檢測。

AI深度學習算法是近幾年興起的熱門的一種人工智能算法，大量的案例證明，AI在外觀檢查領域的應用是大勢所趨，使得AI算法更加便利于以后軟件的升級優化。由于被檢測產品的原料可能有不同的廠家，導致同款產品在顏色、亮度乃至對比度等方面都有差異，深度學習測試效果可以達到穩定，并提高檢測能力。被檢測產品換型頻繁，AI算法只需要前期訓練好模型，后續換型是不要做任何參數調整就可以完成，提高切換檢測產品的時間，使用AI深度學習算法可在保證不良品無流出的情況下將不良率降低。

比如客戶需要分出缺陷種類，他們用傳統方法花了兩個月時間調好之后，如果換另外一種物料，又得重新調，這種情況便適合使用深度學習。然而對于沒有進行訓練的缺陷出現，深度學習就沒有辦法檢測出來。如果生產的過程中出現這種情況，用傳統的方法和深度學習一起應用，傳統的方法解決傳統的、快速的問題，甚至把合格品分出來，再用深度工具去做一些瑕疵的分類。隨著智能化水平不斷提高，不斷發現實際應用中的問題，并優化產品解決方案是企業能夠站穩市場位置的一個重要關鍵點。卷積神經網絡的輸入特征需要進行標準化處理。

圖像處理上，隨著圖像高精度的邊緣信息的提取，很多原本混合在背景噪聲中難以直接檢測的低對比度瑕疵開始得到分辨。模式識別上，本身可以看作一個標記過程，在一定量度或觀測的基礎上，把待識模式劃分到各自的模式中去。圖像識別中運用得較多的主要是決策理論和結構方法。決策理論方法的基礎是決策函數，利用它對模式向量進行分類識別，是以定時描述（如統計紋理）為基礎的；結構方法的中心是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結構有不同的基元串（或稱字符串），通過對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據字符串判斷它的屬類。愛為視DIP 插件爐前檢測-臺面式可檢PCBA尺寸：寬度400mm，長度不限。山東離線AOI檢測

AI+制造，讓檢測更簡單。浙江遠程操控AOI檢測設備

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，更是走在行業前列浙江遠程操控AOI檢測設備

深圳愛為視智能科技有限公司專注技術創新和產品研發，發展規模團隊不斷壯大。公司目前擁有較多的高技術人才，以不斷增強企業重點競爭力，加快企業技術創新，實現穩健生產經營。深圳愛為視智能科技有限公司主營業務涵蓋智能視覺檢測設備，堅持“質量保證、良好服務、顧客滿意”的質量方針，贏得廣大客戶的支持和信賴。一直以來公司堅持以客戶為中心、智能視覺檢測設備市場為導向，重信譽，保質量，想客戶之所想，急用戶之所急，全力以赴滿足客戶的一切需要。