愛為視（Aivs）新一代智能AOI，它能減少檢查的誤報，保證檢測程序無缺陷。它可以檢查儲存起來的有缺陷的樣品，在優化階段，在這方面花時間的原因是為了不讓任何缺陷溜過去。所有已知的缺陷都必須檢查，同時要把允許出現的誤報數量做到盡可能減少。在針對減少誤報而對任何程序進行調整時，要檢查一下，看看以前檢查出來的真正缺陷，是否得到維修站的證實。通過一系列的核實，保障檢查程序的質量，用于專門的制造和核查，同時對誤報進行追蹤。會操作電腦的產線員工即可使用。山東爐前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。廣東離線AOI檢測設備AI視覺檢測（深度學習識別分類）。

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。

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。深度學習的主要優勢是隨著數據量的增加，它們可以進行持續性的改進。

深度學習的工作流程大致可概括為標注、訓練和推理。首先，人工收集和采集圖像，標注特征，形成數據；然后，將這些數據喂給計算機，讓計算機進行訓練，生成網絡進行評估，如果這個網絡的性能符合要求，就可以上線，實現檢測。網絡在上線之后，會產生大量的數據，這些數據又可以變成新的樣本，通過加入數據，進行迭代優化，讓網絡和檢測系統越來越好。在深度學習的過程中，建立一個高質量的訓練數據集非常關鍵。高質量訓練數據集對于成功部署深度學習解決方案至關重要，邊緣情況或者標記不當的數據，會使網絡混亂，而標記良好、內部一致的數據集的效果會更佳，訓練圖像必須在其所表示的類別中具備典型，訓練圖像樣式必須盡量貼近系統部署時會遇到的圖像。支持器件局部有差異的器件檢測。安徽AOI銷售

愛為視插件爐前檢測助力客戶實現品質到價值的連接。山東爐前AOI檢測設備

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； 山東爐前AOI檢測設備

深圳愛為視智能科技有限公司位于西麗街道曙光社區中山園路1001號TCL科學園區E3棟201之218。公司業務涵蓋智能視覺檢測設備等，價格合理，品質有保證。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。愛為視立足于全國市場，依托強大的研發實力，融合前沿的技術理念，飛快響應客戶的變化需求。