江苏智能AOI研发

取而代之的是自动检测技术，其在生产中承担着重要的角色。运用自动光学检测进一步减少产品外观缺陷，对于装配过程中错误的前期查找、消除起关键作用。AOI采用视觉系统、和新型给光方式、更高的放大倍数以及更为综合、复杂的处理技术，实现高速、高精度检测，AOI能够检验大量元器件，如矩形片式元件、电解电容器、晶体管SOP等等，实现对被检元件的漏贴、焊料过剩或不足、极性错误等缺陷的检测。为适应市场需求，爱为视新一代智能插件检测设备，为客户提供量身定制的PCBA插件检测解决方案。实现AI技术在插件检测领域的落地应用。江苏智能AOI研发

传统的机器学习在特征提取上主要依靠人来分析和建立逻辑，而深度学习则通过多层感知机模拟大脑工作，构建深度神经网络（如卷积神经网络等）来学习简单特征、建立复杂特征、学习映射并输出，训练过程中所有层级都会被不断优化。在具体的应用上，例如自动ROI区域分割；标点定位（通过防真视觉可灵活检测未知瑕疵）；从重噪声图像中检测无法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃盖板检测中的真假瑕疵等。随着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件推向市场，深度学习给机器视觉的赋能会越来越明显。广东新一代智能AOI供应无需专业操作人员，傻瓜式操作。

AI视觉在很大程度上提升了测量目标的准确性，人眼分辨识别的能力往往有限，对于极其微小的外观缺陷识别检测上具有一定的难度，甚至无法实现，但是这些不足 ，AI视觉都可以弥补，比如它对于微米级的缺陷目标检测可一步到位。人眼识别的速度与机器的速度对比也有很大的区别，人眼的识别能力使得它识别的速度被限定，AI视觉系统通过它强悍的机构驱动，快速移动扫描，搭载高精密相机，以及硬件涉施，闪速抓拍，能够完成精确快速的识别。

伴随着元器件的微型化、细间距化等密度特征越来越明显，生产品质以及产能的需求不断扩增，致使产品外观缺陷检测的难度相应提升，传统的人工目视检测法将逐步被淘汰，其整体速度慢而且效率低下，且具有明显的主观性。加上产品的微小外观缺是无法用肉眼直接判别的，直观目视被测区域容易导致误差，在这种追求优良品质、高效率的需求下，传统目视检测逐渐凸显出许多的不足，因此无法满足大多数生产线上的检测要求，其使用率也将大幅减的少。卷积神经网络是爱为视的关键技术。

用双眼观察世界是人类与生俱来的、非常重要的生物功能之一，也是人类认识世界和改造世界的主要途径。而在漫长的文明演化的道路中，为了弥补人类视觉的天然短板，看到更广阔的世界，善于利用工具的人类发明了机器，从模仿人类视觉开始，渐渐步入超越人类视觉的道路，随着人工智能的步伐不断演进。早期机器局限于感光材料和技术只能记录黑白色彩，直至19世纪末光学研究出现新的突破，彩色在摄影师带有滤镜的拍摄和后期合成中显现，使得机器视觉迈上首步台阶。爱为视DIP 插件炉前检测-落地式可检PCBA尺寸：宽度400mm，长度不限；可选配宽度750mm，长度不限。湖南智能AOI系统

随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展。江苏智能AOI研发

深度学习的工作流程大致可概括为标注、训练和推理。首先，人工收集和采集图像，标注特征，形成数据；然后，将这些数据喂给计算机，让计算机进行训练，生成网络进行评估，如果这个网络的性能符合要求，就可以上线，实现检测。网络在上线之后，会产生大量的数据，这些数据又可以变成新的样本，通过加入数据，进行迭代优化，让网络和检测系统越来越好。在深度学习的过程中，建立一个高质量的训练数据集非常关键。高质量训练数据集对于成功部署深度学习解决方案至关重要，边缘情况或者标记不当的数据，会使网络混乱，而标记良好、内部一致的数据集的效果会更佳，训练图像必须在其所表示的类别中具备典型，训练图像样式必须尽量贴近系统部署时会遇到的图像。江苏智能AOI研发

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。公司业务分为智能视觉检测设备等，目前不断进行创新和服务改进，为客户提供良好的产品和服务。公司秉持诚信为本的经营理念，在机械及行业设备深耕多年，以技术为先导，以自主产品为重点，发挥人才优势，打造机械及行业设备良好品牌。爱为视凭借创新的产品、专业的服务、众多的成功案例积累起来的声誉和口碑，让企业发展再上新高。