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爱为视新一代智能插件AOI，采用卷积神经网络、先进深度学习模型，计算机视觉、图形图像处理等技术，解决AOI 编程复杂、误报多的行业痛点，提供插件炉前错、漏、反、多、歪斜等缺陷检测方案。其具有无需设置参数、软件辅助极速建模、无需专业操作人员，支持器件局部检测等中心优势；中心优势：一、软件辅助建模：极速建模，一键智能搜索80多种器件；二、无需设置参数：1.采用智能算法、自动框图比例高；2.无需抽色、无需调饱和度、色相、无需调容忍度、阈值；三、无需专业操作人员：1.傻瓜式操作，2.会操作电脑的产线员工即可使用；四、支持局部检测：支持器件本体大部分特征相同局部有差异的器件检测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。山东离线AOI供应

人类的感知系统，有83％以上是通过人眼来完成的，而人类的眼睛又是所有动物里面综合性能排前列的，其图像包含的信息量是非常巨大的。不仅要用到单个的立体视觉成像，还要用到整体视觉能力，所以人眼的立体视觉能力和颜色辨别能力远超过动物的眼睛。其中，对个体的感知是人眼基本的功能——对自身和对象位移的测量，尺寸的测量。而主要的功能是对自身以及对象位置的测量，比如走了多少，转了多少，这是一种对空间环境的感知和判断。广东炉前AOI光学检测人工检测（人工目检）。

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。

爱为视（Aivs）新一代智能AOI，它能减少检查的误报，保证检测程序无缺陷。它可以检查储存起来的有缺陷的样品，在优化阶段，在这方面花时间的原因是为了不让任何缺陷溜过去。所有已知的缺陷都必须检查，同时要把允许出现的误报数量做到尽可能减少。在针对减少误报而对任何程序进行调整时，要检查一下，看看以前检查出来的真正缺陷，是否得到维修站的证实。通过一系列的核实，保障检查程序的质量，用于专门的制造和核查，同时对误报进行追踪。爱为视插件炉前检测，标配2000万 CCD全彩工业面阵相机。

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。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。上海AOI生产

深度学习技术是什么？山东离线AOI供应

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。山东离线AOI供应

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