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。愛為視插件爐前檢測助力客戶實現品質到價值的連接。浙江新一代智能AOI生產

在傳統機器視覺和深度學習算法之間進行對比對比和選擇。一方面，相較于傳統機器視覺解決方案，深度學習的一個明顯優勢是高效壓縮視覺機器開發的時間，目前深度學習算法在醫療、生命科學、食品等行業領域上都有一定較大程度的應用發展。深度學習算法實現視覺專業應用程序難題轉化為非視覺**能夠解決的問題。這樣一來，使得機器視覺系統更簡單易用。同時，計算機及相機檢測也更為精確。機器視覺與深度學習也要根據其應用程序類型、處理的數據量、處理能力進行選擇。浙江AOI檢測無需專業操作人員，傻瓜式操作。

經過波峰焊后，焊點所有的參數會有很大的變化，這主要是由于焊爐內錫的老化導致焊盤反射特性從光亮到灰暗，因此，在檢查時算法上必須要包含這些變化。在波峰焊中，典型的缺陷是短路和焊珠。當檢測到短路時，假如印刷的圖案或者無反射印刷這兩種情況的減少以及應用阻焊層，就可以消除這些誤報。如果基準點沒有被阻焊膜蓋住而過波峰焊，可能會導致一個圓形基準點上錫成了一個半球，其內在的反射特性將會發生改變;應用十字型作為基準點或者用阻焊層覆蓋基準點，可以防止這種情況的發生。

AI視覺檢測代替人工檢測實現了非接觸、高效率、高精度的檢測優勢，在工業檢測中成為一種剛需。它通過相機拍照獲取圖像、對圖像進行識別、處理從而達到檢測的目的。機器視覺可自動識別被測產品表面的缺陷，如金屬外觀不良檢測、印刷電路板缺陷檢測等。AI視覺為人類解放生產力提供了重要的支撐，使現代的生產制造更加地智能化、自動化。帶動了企業生產效益的提升，進而為整體經濟的上漲貢獻了巨大的力量，經濟與科技相互反饋，AI視覺在未來將有更多的拓展性、與更高的先進性。卷積神經網絡是愛為視的關鍵技術。

愛為視智能科技有限公司采用深度學習模型、計算機視覺和圖形圖像處理算法等前沿技術，實現元器件不良檢測的自動化和智能化，極大地提高了生產效率和產品的品質，有專業的特色功能，例如：智能輔助建模，能夠急速建模，無需設置參數，且能一鍵智能搜索80多種器件；易用性，無需設置參數，上手快；在線抓拍收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%+）；根據客戶需要支持自定義器件名稱；支持快速更改工單號；支持批量復制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作。支持客戶離線編程、客戶遠程調控、遠程調試；支持系統學習訓練，學習越多效果越好，支持本地學習；支持器件本體大部分特征相同，局部有差異的器件檢測；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。專業AOI檢測

新一代AI視覺檢測系統，實現真正的AI技術。浙江新一代智能AOI生產

機械設備行業中，智能視覺檢測設備是能實現長期穩定收入或增長的行業。據中國報告大廳發布的《2014-2018年中國食品包裝機械行業市場運營模式分析與發展趨勢預測報告》了解到，灌裝生產線的缺陷已經被科技和新的灌裝生產線系統取代，越來越多的企業開始關注和使用灌裝機其他型生產線。智能視覺檢測設備是我國紡織工業轉變與革新的基礎，是使我國紡織工業從勞動密集型向技術密集型轉變的關鍵，是我國從紡織大國發展為紡織強國的重要基石。近年來由于互聯網、人工智能時代的到來，機械及行業設備遭受多次沖擊，傳統產業正在朝著信息化、集成化等方向發展。業內人士表示，隨著工業機械行業的成熟發展，未來將會有更多細分領域飛快成長。浙江新一代智能AOI生產

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，交通便利，環境優美，是一家其他型企業。愛為視是一家有限責任公司企業，一直“以人為本，服務于社會”的經營理念;“誠守信譽，持續發展”的質量方針。公司擁有專業的技術團隊，具有智能視覺檢測設備等多項業務。愛為視將以真誠的服務、創新的理念、***的產品，為彼此贏得全新的未來！