深度学习是机器学习的一个领域,使计算机能通过架构在线自学习。深度学习过程能独自学习新事物,通过将样本图像和其他所有图像数据特征进行比较判别,就可以得出某一类的属性;深度学习技术能独自学习缺陷的某些特征,精确地定义了相应的问题缺陷。从而可以准确地检测不同类型的缺陷。这个学习的过程现在只需要几个小时。尽可能地减少学习样本所需的时间,并且识别准确率也远远高于手动编程设定的缺陷。以深度学习技术为基础,爱为视智能新一代智能插件检测设备为用户企业带来了降低成本、精细检查、实时监控、提升良率等价值,可解决客户招工难,熟练不易培养等问题,帮助企业降本增效;深度学习中计算机模型可以直接从图像、文本、声音来学习执行分类任务。江苏专业AOI外观检测
人工神经网络通常表示为互相交换信息的相互连接的“神经元”系统。这些连接具有可根据经验进行调整的数字权重,使神经网络适应输入并能够学习。由于它在目标函数非常复杂且数据集很大的应用程序中的表现令人满意,它已经成为机器学习的一个发展趋势。在深度学习中,人工神经网络可以自动提取特征。我们不需要拍摄图像和手动计算如颜色分布,图像直方图,不同的颜色计数等,我们只需要在提供原始图像。深度学习有助于推进自动化进程。湖北新一代AOI销售支持器件局部有差异的器件检测。
易用性体现在:1、无需设置参数;上手快;2、在线抓拍首件板系统辅助做程序,自动框图比例高,支持持续补充学习,学习后自动建模比例更高(80%+);3、根据客户需要,支持自定义器件名称;4、支持快速更改工单号;5、支持批量复制、粘贴、剪切、删除等快捷键操作。具备持续学习的特性,支持各种器件补充学习,学习之后可以自动框图(同时减少误报---真正的人工智能才具备此特性),支持多机种共线生产,可以同时6种机型共线生产,程序自动调用,不用人为干预,提高检测效率
爱为视(AIVS)新一代炉前智能插件检测设备,全球第1款不用设置参数的AOI!极速编程10分钟好上手!关键优势之“无需专业操作人员”1.傻瓜式操作;2.会操作电脑的普通员工就可以使用;现在招聘员工有多难?相信工厂都是知道的,招人、留人,员工请假,都会给生产带来不便,尤其是专业AOI工程师!而爱为视智能检测设备,普通员工即可操作!有个客户操作设备的是位大姐,就是这么傻瓜式操作。检测设备之功能“多机种共线生产,程序自动调用”客户这个只有两种板子共线,实际我们可以支持6种机种共线生产,程序自动调用。二维卷积神经网络的输入层接收二维或三维数组;三维卷积神经网络的输入层接收四维数组。
局部检测:支持器件局部检测;
SPC功能与数据输出:不良分类统计柏拉图,趋势图多维度展示;可实时追溯导出生产数据;
画面显示:1、主图画面动态与静态结合,便于员工观察;2、根据底板颜色可以自由选择器件框颜色,适应各种颜色底板;
条码识别:支持识别一维码(128码),二维码(QR/DM码);
追溯:可实时输出。支持按条码、二维码、机型、时间等维度追溯;
NG板停线功能:支持流水线启停控制;
多拼板检测:支持多拼板检测;
替代料添加:支持替代料添加; 爱为视颠覆性创新应用有黑电感字符检测、晶振字符检测、字符干扰严重的电解电容检测等。山东炉前AOI设备
插件炉前检测可以利用数据库实时保存检测的状态和结果,帮助、分析产品出错和误检原因。江苏专业AOI外观检测
深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了明显的改善,包括先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破,而递归网络在处理序列数据,比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。 深度学习就是一种特征学习方法,把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的,更加抽象的表达。通过足够多的转换的组合,非常复杂的函数也可以被学习。江苏专业AOI外观检测
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