易用性：1、無需設(shè)置參數(shù)；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(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)后自動建模比例更高(80%+）；3、根據(jù)客戶需要，支持自定義器件名稱；4、支持快速更改工單號；5、支持批量復(fù)制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作多重智能算法檢測：1、智能識別鋁電容頂部字符；2、智能識別黑灰電容字符；3、智能識別黑電感字符或方向；4、智能識別電池座方向；5、小鐵片檢測；6、智能識別聚丙烯電容字符；7、電線檢測；8、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測；9、智能識別變壓器字符；10、智能識別蜂鳴器方向；11、智能識別晶振字符；12、智能識別東倒西歪的電容極性。13、三極管方向檢測；14、橋堆方向檢測支持客戶離線編程、客戶遠程調(diào)控、遠程調(diào)試1、支持系統(tǒng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)越多效果越好；2、支持本地學(xué)習(xí)。為了支持和實現(xiàn)AOI檢測的上述四個功能，AOI設(shè)備的硬件系統(tǒng)也就包括工作平臺。福建新一代AOI升級換代

  隨著電子技術(shù)、圖像傳感技術(shù)和計算機技術(shù)的快速發(fā)展，AOI（自動光學(xué)）檢測技術(shù)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(chǎn)線上的品質(zhì)把控關(guān)。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其實屬性之一就是POI，采用UID標記。AOI就是有邊界的POI，那么我們就可以根據(jù)POI獲取AOI來驗證數(shù)據(jù)的準確性。特別是研究街道尺度的，加上POI和AOI數(shù)據(jù)，對城市功能分區(qū)，城市熱環(huán)境、城市灰綠地等等都非常有用。湖南插件AOI外觀檢測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。

    AOI圖像采集的然后一個關(guān)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(diào)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光電傳感器的同步移動影響到數(shù)據(jù)的準確，要在固定光照，等間距下拍攝一幅清晰的圖像，高精度的導(dǎo)軌，電機和運動控制程序是非常必要的。數(shù)據(jù)處理階段（數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換）數(shù)據(jù)處理階段是圖像的預(yù)處理階段，是采集圖像的加工處理過程，為圖像比對提供準確可靠的圖片信息，主要包含了背景噪音減少，圖像增強和銳化等過程。圖像背景噪音減小一般為圖像的低通濾波平滑法，圖像增強和銳化則是提高被檢測特征的對比度，突出圖像中需要關(guān)注的特征，忽略不需要關(guān)注的部分，方法是圖像二值化處理，經(jīng)過二值化處理的圖像數(shù)據(jù)量明顯減少，能凸顯出需要關(guān)注的輪廓。

    AOI檢測原理:通過攝像技術(shù)將被檢測物體的反射光強，以定量化的灰階值輸出，通過與標準圖像的灰階值進行比較，分析判定缺陷并進行分類的過程。AOI采用的光學(xué)傳感器和光學(xué)透鏡相當于人眼，AOI的圖像處理與分析系統(tǒng)就相當于人腦，即“看”與“判”兩個環(huán)節(jié)，在整個AOI檢測中，其工作邏輯可以簡單地分為：Step1：圖像采集階段（光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集）；Step2：數(shù)據(jù)處理階段（數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換）；Step3：圖像分析段（特征提取與模板比對）；Step4：缺陷報告階段四個階段（缺陷大小類型分類等）。在整個AOI系統(tǒng)運作中，所有的判定基礎(chǔ)都是基于攝影得到的圖像，因為攝影得到的圖像被用于與系統(tǒng)中的模板做對比，所以獲取圖像信息的精確性對于檢測結(jié)果非常重要！若圖像采集器看不清楚或看不到被檢測物體的特征點，那么也就無法談到準確的檢出。 取而代之的是自動檢測技術(shù)，其在生產(chǎn)中承擔著重要的角色。對于裝配過程中錯誤的前期查找、消除起關(guān)鍵作用。

視覺世界，是無限變化的，系統(tǒng)設(shè)計者有無數(shù)種方法使用視覺數(shù)據(jù)。其中，有一些應(yīng)用案例，例如目標識別以及定位，都是可以通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，來得到很好的解決的。因此，如果你的應(yīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并且使用自己的數(shù)據(jù)集，對其進行重新編譯。我們要先看看這個數(shù)據(jù)集。訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對有效的深度學(xué)習(xí)算法是至關(guān)重要的。訓(xùn)練和驗證數(shù)據(jù)，必須能夠表示出算法要處理的情況的多樣性。對于產(chǎn)品檢測來說，利用AOI技術(shù)能夠有效提升產(chǎn)品檢測分析的準確性和性。江西aivsAOI供應(yīng)

愛為視是插件爐前錯、漏、反、多等缺陷檢測方案供應(yīng)商。福建新一代AOI升級換代

本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)（Feedforward Neural Networks），是深度學(xué)習(xí)（deep learning）的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺（visual perception）機制構(gòu)建，可以進行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。作為圖像識別領(lǐng)域的算法之一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)充足時有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問題，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將用于提取圖像的判別特征，再通過分類器進行學(xué)習(xí)和識別福建新一代AOI升級換代

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