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；卷積神經網絡是愛為視的關鍵技術。湖北新一代AOI檢測設備

工控主機/操作系統：CPU：inteli59600KF，GPU：NVIDIA獨立顯卡顯存：8G/6G，內存/硬盤存儲：16GDDR4/2T操作系統：Ubuntu.19.2LTS64bit顯示器：22寸/23.8寸FHD大視角顯示器網絡：千兆網卡

算法：卷積神經網絡、先進深度學習模型、計算機視覺、圖形圖像處理、OCR等

檢測內容：手插元器件的錯件、漏件、極性反向、多插、歪斜、字符、條碼、二維碼等檢測

混板模式:可支持6種機型，程序自動調用

生產的同時可編輯模板

遠程調試/離線編程:支持客戶離線編程、客戶遠程調控、遠程調試

AOI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。

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。

在數字化的技術時代，能效標簽、條形碼已經成為了我們生活中隨處可見的一種標識，它們承載著各種商品的能效、規格型號及產品信息代碼等信息指標，幫助人們認識產品的一個基本性能參數及產品信息等。其中能效標簽幾乎覆蓋了所有的各類耗能產品，如我們生活中普遍用到的的冰箱、空調、洗衣機、電扇、計算機顯示器等等。隨著生產企業在實際生產中對生產效率的要求增高，產品的能效標簽識別也成為了一個迫切需要提高的環節，能效標簽識別系統的出現告別了過去錯誤率大、勞動消耗成本高的人工檢測，可有效實現能效標識的非接觸式檢測，完全可替代人工檢測，避免了傳統人工檢測的諸多不足，節省了資源，提高了生產線的智能化、柔性化和生產效率。PCBA插件爐前缺陷檢測。

在現代工業自動化生產中，連續大批量生產中每一個制作過程都是有一定的次品率的，單獨去看雖然比率很小，但是相乘后卻成為企業難以提高良率的重要瓶頸，并且在經過完整制程后再次去剔除次品，成本會高很多（例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發現，那么返修的成本將會是原成本的100倍以上），因此及時檢測以及次品剔除對質量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業進一步升級的重要基石。無需專業操作人員，傻瓜式操作。上海離線編程AOI供應

深度學習它比較擅長解決外觀缺陷和復雜的表面。湖北新一代AOI檢測設備

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。湖北新一代AOI檢測設備

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