专业AOI生产

AI深度学习算法是近几年兴起的热门的一种人工智能算法，大量的案例证明，AI在外观检查领域的应用是大势所趋，使得AI算法更加便利于以后软件的升级优化。由于被检测产品的原料可能有不同的厂家，导致同款产品在颜色、亮度乃至对比度等方面都有差异，深度学习测试效果可以达到稳定，并提高检测能力。被检测产品换型频繁，AI算法只需要前期训练好模型，后续换型是不要做任何参数调整就可以完成，提高切换检测产品的时间，使用AI深度学习算法可在保证不良品无流出的情况下将不良率降低。无需专业操作人员，傻瓜式操作。专业AOI生产

爱为视（Aivs）新一代智能AOI运用高速高精度视觉处理技术自动检测PCB板上各种不同帖装错误及焊接缺陷。PCB板的范围可从细间距高密度板到低密度大尺寸板，并可提供在线检测方案，以提高生产效率,及焊接质量。通过使用爱为视（Aivs）新一代智能AOI作为减少缺陷的工具，在装配工艺过程的早期查找和消除错误，以实现良好的过程控制。早期发现缺陷将避免将坏板送到随后的装配阶段，爱为视（Aivs）新一代智能AOI将减少修理成本将避免报废不可修理的电路板。湖北离线AOI检测卷积神经网络属于一种深度监督学习下的机器学习模型。

在检测行业，与人类视觉相比，机器视觉优势明显

1）精确度高：人类视觉是64灰度级，且对微小目标分辨力弱；机器视觉可明显提高灰度级，同时可观测微米级的目标；

2）速度快：人类是无法看清快速运动的目标的，机器快门时间则可达微秒级别；

3）稳定性高：机器视觉解决了人类一个非常严重的问题，不稳定，人工目检是劳动非常枯燥和辛苦的行业，无论你设计怎样的奖惩制度，都会发生比较高的漏检率。但是机器视觉检测设备则没有疲劳问题，没有情绪波动，只要是你在算法中写好的东西，每一次都会认真执行。在质控中提升效果可控性。

4）信息的集成与留存：机器视觉获得的信息量是完整的且可追溯的，相关信息可以很方便的集成和留存。

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；爱为视插件炉前检测，解决了传统方法无法检测和检测率低的问题。

目前深度学习大部分应用在图像、语音、自然语言处理、CTR预估、大数据特征提取等技术领域，同时在多个行业内备受认可与青睐，比如数字助手、能源、制造业、农业、零售、汽车等行业的生产制造与服务过程中不同程度地融入了深度学习算法技术以及技术产品，展现了人工智能与物联网的时代特色与科技进步。在多元化的数字信息时代、科技电子产品迅速繁衍，AI智能将逐渐覆盖我们的生活，科技创新有着无限种可能，深度学习算法必然会向多领域发展，AI视觉检测与深度学习的结合或许会上升到一个更高级的层次，现在的设备能筛检多种缺陷，也许在未来，不再是单一的外观检测了，取而代之的是更完整的产品检测，展望技术的不断革新与进步。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。湖北离线AOI检测

爱为视智能科技有限公司为广大客户提供专业、热情、高效售后服务。专业AOI生产

爱为视智能科技有限公司采用深度学习模型、计算机视觉和图形图像处理算法等前沿技术，实现元器件不良检测的自动化和智能化，极大地提高了生产效率和产品的品质，有专业的特色功能，例如：智能辅助建模，能够急速建模，无需设置参数，且能一键智能搜索80多种器件；易用性，无需设置参数，上手快；在线抓拍收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%+）；根据客户需要支持自定义器件名称；支持快速更改工单号；支持批量复制、粘贴、剪切、删除等快捷键操作。支持客户离线编程、客户远程调控、远程调试；支持系统学习训练，学习越多效果越好，支持本地学习；支持器件本体大部分特征相同，局部有差异的器件检测；专业AOI生产

深圳爱为视智能科技有限公司位于西丽街道曙光社区中山园路1001号TCL科学园区E3栋201之218，交通便利，环境优美，是一家其他型企业。公司是一家有限责任公司企业，以诚信务实的创业精神、专业的管理团队、踏实的职工队伍，努力为广大用户提供***的产品。公司始终坚持客户需求优先的原则，致力于提供高质量的智能视觉检测设备。爱为视顺应时代发展和市场需求，通过**技术，力图保证高规格高质量的智能视觉检测设备。