山東不需要設置參數(shù)的AOI光學檢測

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(chǎn)科技的不端更新進步，制造環(huán)節(jié)對于檢驗水平的要求也越來越高，顯然人工檢查已無法滿足，檢測程度越來越復雜化和精密化使得機器視覺迫切需要被應用其中來承擔、平衡生產(chǎn)的強度及壓力。使用插件爐前檢測可以將不良品攔截在爐前，從而降低成本，提高效率。山東不需要設置參數(shù)的AOI光學檢測

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(shù)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(shù)據(jù)；

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、名稱錯誤頻次、直通率等）

柏拉圖和趨勢圖，便于管理者觀察主要問題以及質量趨勢！

“替代料添加”功能，只需要添加一個子模板，就可以輕松搞定替代料

愛為視（AIVS），專注插件檢測領域，以AI視覺帶領AOI變革。 江蘇爐前AOI系統(tǒng)深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡通常表示為互相交換信息的相互連接的“神經(jīng)元”系統(tǒng)。這些連接具有可根據(jù)經(jīng)驗進行調整的數(shù)字權重，使神經(jīng)網(wǎng)絡適應輸入并能夠學習。由于它在目標函數(shù)非常復雜且數(shù)據(jù)集很大的應用程序中的表現(xiàn)令人滿意，它已經(jīng)成為機器學習的一個發(fā)展趨勢。在深度學習中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以自動提取特征。我們不需要拍攝圖像和手動計算如顏色分布，圖像直方圖，不同的顏色計數(shù)等，我們只需要在提供原始圖像。深度學習有助于推進自動化進程。

當今企業(yè)之間的競爭，已經(jīng)不允許哪怕是0.1%的缺陷存在。有些時候，如微小尺寸的精確快速測量，形狀匹配，顏色辨識等，用人眼根本無法連續(xù)穩(wěn)定地進行，其它物理量傳感器也難有用武之地。在現(xiàn)代工業(yè)自動化生產(chǎn)中，涉及到各種各樣的檢查、測量和零件識別應用，例如汽車零配件尺寸檢查和自動裝配的完整性檢查，電子裝配線的元件自動定位，飲料瓶蓋的印刷質量檢查，產(chǎn)品包裝上的條碼和字符識別等。這類應用的共同特點是連續(xù)大批量生產(chǎn)、對外觀質量的要求非常高。機器視覺系統(tǒng)在半導體行業(yè)的使用早在20幾年前便已開始。

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(wǎng)絡被賦予原始數(shù)據(jù)和分類等任務，并且可以自動完成。另一個關鍵的區(qū)別是深度學習算法與數(shù)據(jù)縮放，而淺層學習數(shù)據(jù)收斂。深度學習摧枯拉朽般地實現(xiàn)了各種任務，使得似乎所有的機器輔助功能都變?yōu)榭赡?。對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的研究始于二十世紀80至90年代，時間延遲網(wǎng)絡和LeNet-5是較早出現(xiàn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。安徽爐前AOI光學檢測

實現(xiàn)AI技術在插件檢測領域的落地應用。山東不需要設置參數(shù)的AOI光學檢測

愛為視（Aivs）新一代智能AOI運用高速高精度視覺處理技術自動檢測PCB板上各種不同帖裝錯誤及焊接缺陷。PCB板的范圍可從細間距高密度板到低密度大尺寸板，并可提供在線檢測方案，以提高生產(chǎn)效率,及焊接質量。通過使用愛為視（Aivs）新一代智能AOI作為減少缺陷的工具，在裝配工藝過程的早期查找和消除錯誤，以實現(xiàn)良好的過程控制。早期發(fā)現(xiàn)缺陷將避免將壞板送到隨后的裝配階段，愛為視（Aivs）新一代智能AOI將減少修理成本將避免報廢不可修理的電路板。山東不需要設置參數(shù)的AOI光學檢測

深圳愛為視智能科技有限公司致力于機械及行業(yè)設備，以科技創(chuàng)新實現(xiàn)***管理的追求。愛為視深耕行業(yè)多年，始終以客戶的需求為向導，為客戶提供***的智能視覺檢測設備。愛為視繼續(xù)堅定不移地走高質量發(fā)展道路，既要實現(xiàn)基本面穩(wěn)定增長，又要聚焦關鍵領域，實現(xiàn)轉型再突破。愛為視始終關注機械及行業(yè)設備行業(yè)。滿足市場需求，提高產(chǎn)品價值，是我們前行的力量。