AOI圖像采集的一個關鍵步驟是控制系統(tǒng)，光電傳感器的FOV（視窗）有限，物體高速運動中準確地抓拍到清晰的圖像，軟硬件協(xié)調動作非常重要，如下圖所示，當圖像傳感器與機臺移動速度不匹配時造成圖像的拉伸，收縮等變形，所以，載物移動平臺XY方向移動與圖像采集...

隨著電子技術、圖像傳感技術和計算機技術的快速發(fā)展，AOI（自動光學）檢測技術以其自動化、非接觸、速度快、精度高、穩(wěn)定性高等優(yōu)點，成為表面缺陷檢測的重要手段，補足智能化生產線上的品質把控關。AOI是興趣面，可以較好體現(xiàn)范圍，也就是說邊界更加明晰，AOI其實屬...

在傳統(tǒng)機器視覺和深度學習算法之間進行對比對比和選擇。一方面，相較于傳統(tǒng)機器視覺解決方案，深度學習的一個明顯優(yōu)勢是高效壓縮視覺機器開發(fā)的時間，目前深度學習算法在醫(yī)療、生命科學、食品等行業(yè)領域上都有一定較大程度的應用發(fā)展。深度學習算法實現(xiàn)視覺專業(yè)應用程序難題轉化為...

本系統(tǒng)采用的卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學習（deeplearning）的表示算法之一。卷積...

支持客戶離線編程、客戶遠程調控、遠程調試1、支持系統(tǒng)學習訓練，學習越多效果越好；2、支持本地學習。愛為視智能科技是新一代AI視覺前沿技術公司,率先對AOI進行變革.采用深度學習算法,解決AOI編程復雜,誤報多的行業(yè)痛點,為客戶提供智能的插件檢測方案.公司團隊深...

爐后皮帶線模式:支持，且可以多機種共線生產；支持NGbuffer對接；支持多工位語音播報、自定義語音播報內容；通訊方式：支持標準接口、定制接口；追溯:可實時輸出。支持按條碼、二維碼、機型、時間等維度追溯；條碼識別:支持識別一維碼（128碼）,二維碼（QR/DM...

AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。因AOI檢測主要應用于PCB、半導體及FPD等電子元器件生產過程中的檢測環(huán)節(jié)，幾乎每一個電子元器件都需要進行瑕疵檢測，因此這些電子元器件的產量與AOI檢測的應用結構息息相關。因此，AOI檢測行業(yè)...

中國機器視覺起步于80年代的技術引進，隨著98年半導體工廠的整線引進，也帶入機器視覺系統(tǒng)，06年以前國內機器視覺產品主要集中在外資制造企業(yè)，規(guī)模都較小，06年開始，工業(yè)機器視覺應用的客戶群開始擴大到印刷、食品等檢測領域，2011年市場開始高速增長，隨著人工成本...

一臺機器視覺設備通常可以包含多種配置以及多種原理、算法，這主要還是取決與對設備功能的需求及結構設計的復雜程度。而其中，運用深度學習算法不單單可以代替人力實現(xiàn)日常檢測，還擁有計算機系統(tǒng)的強悍的性能速度，這在很大程度上加快了整體生產的進程。就進一步分析而言，深度學...

特色功能：一、智能輔助建模：極速建模，無需設置參數，2.一鍵智能搜索80多種器件；二、易用性：1、無需設置參數；上手快；2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序，自動框圖比例高，支持持續(xù)補充學習，學習后自動建模比例更高(80%+）；3、根據客戶需要，支持自定義器件名稱...

愛為視（Aivs），新一代智能插件AOI，與傳統(tǒng)AOI比較大的區(qū)別在于：操作非常簡便，只要有員工會使用電腦的那么就可以進行操作！，本公司主要采用的是：卷積神經網絡并且利用先進的深度學習模型、計算機視覺，圖形圖像處理等等技術，以原始圖像作為輸入，一部分是特征的提...

愛為視智能科技有限公司擁有精、專的售后服務，讓廣大客戶售后無憂，切實保障客戶制造效率，實現(xiàn)遠程響應，保障制造、生產不停滯；在現(xiàn)場安裝完成后的24小時內對甲方人員提供培訓指導，及時解決現(xiàn)場問題，--開展技能培訓，保障員工技能操作；只要接到設備故障的通知，1小時內...

人工神經網絡通常表示為互相交換信息的相互連接的“神經元”系統(tǒng)。這些連接具有可根據經驗進行調整的數字權重，使神經網絡適應輸入并能夠學習。由于它在目標函數非常復雜且數據集很大的應用程序中的表現(xiàn)令人滿意，它已經成為機器學習的一個發(fā)展趨勢。在深度學習中，人工神經網絡可...

取而代之的是自動檢測技術，其在生產中承擔著重要的角色。運用自動光學檢測進一步減少產品外觀缺陷，對于裝配過程中錯誤的前期查找、消除起關鍵作用。AOI采用視覺系統(tǒng)、和新型給光方式、更高的放大倍數以及更為綜合、復雜的處理技術，實現(xiàn)高速、高精度檢測，AOI能夠檢驗大量...

愛為視（AIVS）新一代爐前智能插件檢測設備，為全球第1款不用設置參數的AOI！極速編程10分鐘上手之“SPC”功能： 1.提供實時實用的統(tǒng)計分析數據； 2.能夠快速了解當前品質與效率狀況； 3.提供多樣統(tǒng)計的分析圖（例如ID錯誤頻次、名...

局部檢測:支持器件局部檢測； SPC功能與數據輸出:不良分類統(tǒng)計柏拉圖，趨勢圖多維度展示；可實時追溯導出生產數據； 畫面顯示:1、主圖畫面動態(tài)與靜態(tài)結合，便于員工觀察；2、根據底板顏色可以自由選擇器件框顏色，適應各種顏色底板； 條碼識別:...

視覺世界，是無限變化的，系統(tǒng)設計者有無數種方法使用視覺數據。其中，有一些應用案例，例如目標識別以及定位，都是可以通過深度學習技術，來得到很好的解決的。因此，如果你的應用，需要一種算法來識別家具，那么你很幸運：你可以選擇一種深度神經網絡算法，并且使用自己的數據集...

如果把AI視覺比作一個個體，那么深度學習便成為這一個體中重要的機體之一，許多功能的存在直接來源且依賴于它。直觀點說，深度學習算法成功運用于計算機視覺的實例如人臉識別、圖像**、物體檢測與追蹤等。人工檢測在早期的工業(yè)質檢中占有一定的優(yōu)勢，但隨著生產科技的不端更新...

伴隨著元器件的微型化、細間距化等密度特征越來越明顯，生產品質以及產能的需求不斷擴增，致使產品外觀缺陷檢測的難度相應提升，傳統(tǒng)的人工目視檢測法將逐步被淘汰，其整體速度慢而且效率低下，且具有明顯的主觀性。加上產品的微小外觀缺是無法用肉眼直接判別的，直觀目視被測區(qū)域...

人工神經網絡通常表示為互相交換信息的相互連接的“神經元”系統(tǒng)。這些連接具有可根據經驗進行調整的數字權重，使神經網絡適應輸入并能夠學習。由于它在目標函數非常復雜且數據集很大的應用程序中的表現(xiàn)令人滿意，它已經成為機器學習的一個發(fā)展趨勢。在深度學習中，人工神經網絡可...

愛為視智能科技有限公司采用深度學習模型、計算機視覺和圖形圖像處理算法等前沿技術，實現(xiàn)元器件不良檢測的自動化和智能化，極大地提高了生產效率和產品的品質，有專業(yè)的特色功能，例如：智能輔助建模，能夠急速建模，無需設置參數，且能一鍵智能搜索80多種器件；易用性，無需設...

人工神經網絡通常表示為互相交換信息的相互連接的“神經元”系統(tǒng)。這些連接具有可根據經驗進行調整的數字權重，使神經網絡適應輸入并能夠學習。由于它在目標函數非常復雜且數據集很大的應用程序中的表現(xiàn)令人滿意，它已經成為機器學習的一個發(fā)展趨勢。在深度學習中，人工神經網絡可...

工控主機/操作系統(tǒng)：CPU：inteli59600KF，GPU：NVIDIA獨立顯卡顯存：8G/6G，內存/硬盤存儲：16GDDR4/2T操作系統(tǒng)：Ubuntu.19.2LTS64bit顯示器：22寸/23.8寸FHD大視角顯示器網絡：千兆網卡 算法...

特色功能：一、智能輔助建模：極速建模，無需設置參數，2.一鍵智能搜索80多種器件；二、易用性：1、無需設置參數；上手快；2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序，自動框圖比例高，支持持續(xù)補充學習，學習后自動建模比例更高(80%+）；3、根據客戶需要，支持自定義器件名稱...

在生產線上，人來做此類測量和判斷會因疲勞、個人之間的差異等產生誤差和錯誤，但是機器卻會不知疲倦地、穩(wěn)定地進行下去。一般來說，機器視覺系統(tǒng)包括了照明系統(tǒng)、鏡頭、攝像系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)。對于每一個應用，我們都需要考慮系統(tǒng)的運行速度和圖像的處理速度、使用彩色還是黑白...

愛為視（Aivs），新一代智能插件AOI，與傳統(tǒng)AOI比較大的區(qū)別在于：操作非常簡便，只要有員工會使用電腦的那么就可以進行操作！，本公司主要采用的是：卷積神經網絡并且利用先進的深度學習模型、計算機視覺，圖形圖像處理等等技術，以原始圖像作為輸入，一部分是特征的提...

經過波峰焊后，焊點所有的參數會有很大的變化，這主要是由于焊爐內錫的老化導致焊盤反射特性從光亮到灰暗，因此，在檢查時算法上必須要包含這些變化。在波峰焊中，典型的缺陷是短路和焊珠。當檢測到短路時，假如印刷的圖案或者無反射印刷這兩種情況的減少以及應用阻焊層，就可以消...

一般而言，通過算法產生的數據集幾乎含括每個缺陷類型100個以上圖像，利用網絡建立對應模型，從而實現(xiàn)對所輸入圖像的對象進行識別和分類。簡單舉例，現(xiàn)代的食品制造公司所采用的視覺檢測設備通常有深度學習算法，這一功能便能直接輔助檢測包裝上是否存在某些特定圖像、字符等。...

使用標準的機器學習的方法，我們需要手動選擇圖像的相關特征，以訓練機器學習模型。然后，模型在對新對象進行分析和分類時引用這些特征。通過深度學習的工作流程，可以從圖像中自動提取相關功能。另外，深度學習是一種端到端的學習，網絡被賦予原始數據和分類等任務，并且可以自動...

工控主機/操作系統(tǒng)：CPU：inteli59600KF，GPU：NVIDIA獨立顯卡顯存：8G/6G，內存/硬盤存儲：16GDDR4/2T操作系統(tǒng)：Ubuntu.19.2LTS64bit顯示器：22寸/23.8寸FHD大視角顯示器網絡：千兆網卡 算法...