湖北插件AOI

如果把AI视觉比作一个个体，那么深度学习便成为这一个体中重要的机体之一，许多功能的存在直接来源且依赖于它。直观点说，深度学习算法成功运用于计算机视觉的实例如人脸识别、图像**、物体检测与追踪等。人工检测在早期的工业质检中占有一定的优势，但随着生产科技的不端更新进步，制造环节对于检验水平的要求也越来越高，显然人工检查已无法满足，检测程度越来越复杂化和精密化使得机器视觉迫切需要被应用其中来承担、平衡生产的强度及压力。新一代智能插件AOI极速编程，10分钟上手。湖北插件AOI

在现代工业自动化生产中，连续大批量生产中每一个制作过程都是有一定的次品率的，单独去看虽然比率很小，但是相乘后却成为企业难以提高良率的重要瓶颈，并且在经过完整制程后再次去剔除次品，成本会高很多（例如，如果锡膏印刷工序存在定位偏差，且该问题直到芯片贴装后的在线测试才被发现，那么返修的成本将会是原成本的100倍以上），因此及时检测以及次品剔除对质量控制和成本控制是非常重要的，也是制造业进一步升级的重要基石。山东新一代AOI系统深度学习的主要优势是随着数据量的增加，它们可以进行持续性的改进。

爱为视（Aivs），新一代智能插件AOI，与传统AOI比较大的区别在于：操作非常简便，只要有员工会使用电脑的那么就可以进行操作！，本公司主要采用的是：卷积神经网络并且利用先进的深度学习模型、计算机视觉，图形图像处理等等技术，以原始图像作为输入，一部分是特征的提取，（通过卷积、池化、jihuo函数等），另一部分则是识别分类（全连接层）！只需要在线抓拍首件，系统便能辅助建模，一键智能搜索80几种器件。非常便利，简单上手。

经过波峰焊后，焊点所有的参数会有很大的变化，这主要是由于焊炉内锡的老化导致焊盘反射特性从光亮到灰暗，因此，在检查时算法上必须要包含这些变化。在波峰焊中，典型的缺陷是短路和焊珠。当检测到短路时，假如印刷的图案或者无反射印刷这两种情况的减少以及应用阻焊层，就可以消除这些误报。如果基准点没有被阻焊膜盖住而过波峰焊，可能会导致一个圆形基准点上锡成了一个半球，其内在的反射特性将会发生改变;应用十字型作为基准点或者用阻焊层覆盖基准点，可以防止这种情况的发生。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。

爱为视（Aivs），新一代智能插件AOI，有小批量多品种4条插件线的板子，通过移栽机共用一条波峰焊，爱为视插件炉前检查设备支持4-6款产品同时混板检测，有效拦截错/漏/反/多等问题，模板自动切换，无需人员调试，赢得客户信赖！

本公司产品基本功能有：一、“不良品显示:一听、二看、三聚焦”；二、“追溯：可以实时输出，支持按条码、二维码、机型、时间等维度进行追溯，支持MES对接”；三、“多机种共线生产：可以支持六种板子同时过流水线，模板自动调用”。

新一代AI视觉检测系统，实现真正的AI技术。离线AOI系统

使用插件炉前检测可以将不良品拦截在炉前，从而降低成本，提高效率。湖北插件AOI

科技进程的加速，产品的品质化与智能化要求在日益扩增。生产制造商对于产品的质检体系需要不断地更新升级，跨越了从人工检测到传统的视觉检测再到具有深度学习算法的智能检测这一整条进化链，深度学习算法弥补了传统算法无法检测复杂特征的漏缺，免去了人工提取特征这一耗时耗力的步骤，更大程度为生产企业提升制造效率。然而凡事都有两面性，深度学习算法也不例外，只是，其优势的比例远远超越了不足，因而能够迅速占领行业市场。湖北插件AOI

深圳爱为视智能科技有限公司致力于机械及行业设备，以科技创新实现***管理的追求。爱为视深耕行业多年，始终以客户的需求为向导，为客户提供***的智能视觉检测设备。爱为视不断开拓创新，追求出色，以技术为先导，以产品为平台，以应用为重点，以服务为保证，不断为客户创造更高价值，提供更优服务。爱为视创始人刘晓辉，始终关注客户，创新科技，竭诚为客户提供良好的服务。