上海插件AOI系统

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。 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。上海插件AOI系统

中国机器视觉起步于80年代的技术引进，随着98年半导体工厂的整线引进，也带入机器视觉系统，06年以前国内机器视觉产品主要集中在外资制造企业，规模都较小，06年开始，工业机器视觉应用的客户群开始扩大到印刷、食品等检测领域，2011年市场开始高速增长，随着人工成本的增加和制造业的升级需求，加上计算机视觉技术的快速发展，越来越多机器视觉方案渗透到各领域，缺陷检测功能，是机器视觉应用得多的功能之一，主要检测产品表面的各种信息。河南炉前AOI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。

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。

易用性体现在：1、无需设置参数；上手快；2、在线抓拍首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%+）；3、根据客户需要，支持自定义器件名称；4、支持快速更改工单号；5、支持批量复制、粘贴、剪切、删除等快捷键操作。具备持续学习的特性，支持各种器件补充学习，学习之后可以自动框图（同时减少误报---真正的人工智能才具备此特性），支持多机种共线生产，可以同时6种机型共线生产，程序自动调用，不用人为干预，提高检测效率“深度”一词通常是指神经网络中的隐藏层数。

AI视觉系统具有同步追测、识别多个目标体的功能，这种追踪功能包含了对多个目标体之间的位置，以及速度关联的分析计算，比如某些用于车辆的高级视觉追踪器，它可以实现对一定范围内的远方目标车辆的追踪以及对距离、坐标方向等的分析。而普通的人眼，其能获取到的信息单单就是视线所及的目标体，并且还需要通过大脑，以及其他的辅助测算工具才能得出一些数据信息。人眼毕竟只是由细胞构成的生物组织体，而且还极易受到环境的影响。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。江西新一代AOI外观检测

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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。上海插件AOI系统

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