一是分類，即可以將產品分為合格和不合格，這是深度學習很重要的一個應用；二是定位，即幫助使用者定位物體的位置和數量；三是分割，即可以找到缺陷的輪廓，基于缺陷的輪廓和大小，對產品進行更精細的判別。通過深度學習算法，軟件可以自動學習瑕疵的特征，使得無規律圖像的分析變得可能；在精確度方面，可通過深度學習算法和制造業特有的數據提高檢測的精確度；雖然深度學習在很多方面具有優勢，不過也并不是所有任務都適用。深度學習對瑕疵分類更有優勢。AOI通過人工光源LED燈光代替自然光，光學透鏡和CCD代替人眼，已經編好程的標準進行比較、分析和判斷。山東aivsAOI供應

愛為視（AIVS）新一代爐前智能插件檢測設備，全球第1款不用設置參數的AOI！極速編程10分鐘上手好！關鍵優勢之“支持局部檢測”支持器件本體大部分特征相同，局部有差異的器件檢測，比如：外形一樣，顏色不同的音頻座。愛為視（AIVS）新一代爐前智能插件檢測設備，全球第1款不用設置參數的AOI！極速編程10分鐘上手好！為您提供插件爐前錯、漏、反、多、歪斜等缺陷檢測方案！全智能！全智能！愛為視（AIVS）新一代爐前智能插件檢測設備，全球第1款不用設置參數的AOI！極速編程10分鐘上手好！關鍵優勢之“不用設置任何參數”：1.采用智能算法，自動框圖比例高；2.無需抽色、無需調飽和度、色相，無需調閾值、容忍度！安徽aivsAOI光學檢測AOI檢測儀有很高的自潔能力，不能給生產環境尤其被測工件本身帶來二次污染，這會影響系統構件的材料選型。

    AOI圖像采集的一個關鍵步驟是控制系統，光電傳感器的FOV（視窗）有限，物體高速運動中準確地抓拍到清晰的圖像，軟硬件協調動作非常重要，如下圖所示，當圖像傳感器與機臺移動速度不匹配時造成圖像的拉伸，收縮等變形，所以，載物移動平臺XY方向移動與圖像采集光電傳感器的同步移動影響到數據的準確，要在固定光照，等間距下拍攝一幅清晰的圖像，高精度的導軌，電機和運動控制程序是非常必要的。在AOI檢測中，噪聲是造成圖像退化的因素之一，起因是AOI圖像獲取，傳輸過程中，外界雜散光，光電二極管電子噪聲及溫度，光源的不穩定不均勻，機械系統的抖動，傳感器溫度等原因導致，不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識別，圖像切割等后續處理工作帶來了困難。因此，為了獲得真實的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。

易用性：1、無需設置參數；上手快；2、在線抓拍首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%+）；3、根據客戶需要，支持自定義器件名稱；4、支持快速更改工單號；5、支持批量復制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作多重智能算法檢測：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；14、橋堆方向檢測愛為視新一代智能插件AOI，采用卷積神經網絡、先進深度學習模型，計算機視覺、圖形圖像處理等技術。

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AOI是光學自動檢測，是眾多自動圖像傳感檢測技術中的一種檢測技術，技術點如何獲得準確并加工處理。山東aivsAOI供應

AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。因AOI檢測主要應用于PCB、半導體及FPD等電子元器件生產過程中的檢測環節，幾乎每一個電子元器件都需要進行瑕疵檢測，因此這些電子元器件的產量與AOI檢測的應用結構息息相關。因此，AOI檢測行業應用需求結構主要通過PCB、半導體和FPD的產量比例來進行測算得到。從AOI檢測設備應用需求分布情況來看，根據Yole調研數據顯示，2019年全球AOI檢測設備應用較多的是PCB行業，占到總體市場的69%。山東aivsAOI供應

深圳愛為視智能科技有限公司主要經營范圍是機械及行業設備，擁有一支專業技術團隊和良好的市場口碑。公司業務分為智能視覺檢測設備等，目前不斷進行創新和服務改進，為客戶提供良好的產品和服務。公司將不斷增強企業重點競爭力，努力學習行業知識，遵守行業規范，植根于機械及行業設備行業的發展。愛為視憑借創新的產品、專業的服務、眾多的成功案例積累起來的聲譽和口碑，讓企業發展再上新高。