上海离线AOI系统

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DIP 插件炉前检测-台面式可检PCBA尺寸：宽度400mm，长度不限。上海离线AOI系统

局部检测:支持器件局部检测；

SPC功能与数据输出:不良分类统计柏拉图，趋势图多维度展示；可实时追溯导出生产数据；

画面显示:1、主图画面动态与静态结合，便于员工观察；2、根据底板颜色可以自由选择器件框颜色，适应各种颜色底板；

条码识别:支持识别一维码（128码）,二维码（QR/DM码）；

追溯:可实时输出。支持按条码、二维码、机型、时间等维度追溯；

NG板停线功能:支持流水线启停控制；

多拼板检测:支持多拼板检测；

替代料添加:支持替代料添加； 不需要设置参数的AOI设备支持器件局部有差异的器件检测。

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。

比如客户需要分出缺陷种类，他们用传统方法花了两个月时间调好之后，如果换另外一种物料，又得重新调，这种情况便适合使用深度学习。然而对于没有进行训练的缺陷出现，深度学习就没有办法检测出来。如果生产的过程中出现这种情况，用传统的方法和深度学习一起应用，传统的方法解决传统的、快速的问题，甚至把合格品分出来，再用深度工具去做一些瑕疵的分类。随着智能化水平不断提高，不断发现实际应用中的问题，并优化产品解决方案是企业能够站稳市场位置的一个重要关键点。爱为视DIP 插件炉前检测，使用的是22寸/23.8寸FHD大视角显示器。

深度学习是机器学习的一个领域，使计算机能通过架构在线自学习。深度学习过程能独自学习新事物，通过将样本图像和其他所有图像数据特征进行比较判别，就可以得出某一类的属性；深度学习技术能独自学习缺陷的某些特征，精确地定义了相应的问题缺陷。从而可以准确地检测不同类型的缺陷。这个学习的过程现在只需要几个小时。尽可能地减少学习样本所需的时间，并且识别准确率也远远高于手动编程设定的缺陷。以深度学习技术为基础，爱为视智能新一代智能插件检测设备为用户企业带来了降低成本、精细检查、实时监控、提升良率等价值，可解决客户招工难，熟练不易培养等问题，帮助企业降本增效；“深度”一词通常是指神经网络中的隐藏层数。浙江炉前AOI系统

爱为视插件炉前检测，标配2000万 CCD全彩工业面阵相机。上海离线AOI系统

在传统机器视觉和深度学习算法之间进行对比对比和选择。一方面，相较于传统机器视觉解决方案，深度学习的一个明显优势是高效压缩视觉机器开发的时间，目前深度学习算法在医疗、生命科学、食品等行业领域上都有一定较大程度的应用发展。深度学习算法实现视觉专业应用程序难题转化为非视觉**能够解决的问题。这样一来，使得机器视觉系统更简单易用。同时，计算机及相机检测也更为精确。机器视觉与深度学习也要根据其应用程序类型、处理的数据量、处理能力进行选择。上海离线AOI系统

深圳爱为视智能科技有限公司致力于机械及行业设备，以科技创新实现***管理的追求。爱为视拥有一支经验丰富、技术创新的专业研发团队，以高度的专注和执着为客户提供智能视觉检测设备。爱为视致力于把技术上的创新展现成对用户产品上的贴心，为用户带来良好体验。爱为视创始人刘晓辉，始终关注客户，创新科技，竭诚为客户提供良好的服务。