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使用标准的机器学习的方法，我们需要手动选择图像的相关特征，以训练机器学习模型。然后，模型在对新对象进行分析和分类时引用这些特征。通过深度学习的工作流程，可以从图像中自动提取相关功能。另外，深度学习是一种端到端的学习，网络被赋予原始数据和分类等任务，并且可以自动完成。另一个关键的区别是深度学习算法与数据缩放，而浅层学习数据收敛。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。深度机器学习方法有监督学习与无监督学习。福建离线AOI销售

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，提高检测效率福建不需要设置参数的AOI光学检测爱为视插件炉前检测助力客户实现品质到价值的连接。

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在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。会操作电脑的产线员工即可使用。

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！

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基于图像检查的基本原理是:每个具有明显对比度的图像都是可以被检查的。存在的主要问题是，当一些检查对象是不可见的，或是在PCB上存在一些干扰使得图像变得模糊或隐藏起来了。然而，实际经验和系统化测试都表明，这些影响是可以通过PCB的设计来预防甚至减少的。为了推动这种优化设计，可以运用一些看上去很古老的附加手段(这些方法仍在很多领域被推崇)，它的优点包括:减少编程时间尽可能地减少误报，改善失效检查。制定设计方针，可以有效地简化检查和明显地降低生 产成本。福建离线AOI销售

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