爐后皮帶線模式:支持，且可以多機種共線生產；支持NGbuffer對接；支持多工位語音播報、自定義語音播報內容；通訊方式：支持標準接口、定制接口；追溯:可實時輸出。支持按條碼、二維碼、機型、時間等維度追溯；條碼識別:支持識別一維碼（128碼）,二維碼（QR/DM碼）；畫面顯示:1、主圖畫面動態(tài)與靜態(tài)結合，便于員工觀察；2、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色，適應各種顏色底板；學習:1、支持系統(tǒng)學習訓練，學習越多效果越好；2、支持本地學習；若干個光電轉化器以行列的方式進行排列形成矩陣就構成了圖像傳感器。廣東遠程操控AOI升級換代

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、客戶遠程調控、遠程調試1、支持系統(tǒng)學習訓練，學習越多效果越好；2、支持本地學習。廣東aivsAOI系統(tǒng)在線AOI光學檢測能夠針對廠家的多個參數(shù)進行檢測，基本上產品的所有需要檢測的部位，并且檢測出更加準確。

視覺世界，是無限變化的，系統(tǒng)設計者有無數(shù)種方法使用視覺數(shù)據(jù)。其中，有一些應用案例，例如目標識別以及定位，都是可以通過深度學習技術，來得到很好的解決的。因此，如果你的應用，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網絡算法，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。訓練數(shù)據(jù)，對有效的深度學習算法是至關重要的。訓練和驗證數(shù)據(jù)，必須能夠表示出算法要處理的情況的多樣性。

在傳統(tǒng)機器視覺和深度學習算法之間進行對比對比和選擇。一方面，相較于傳統(tǒng)機器視覺解決方案，深度學習的一個明顯優(yōu)勢是高效壓縮視覺機器開發(fā)的時間，目前深度學習算法在醫(yī)療、生命科學、食品等行業(yè)領域上都有一定較大程度的應用發(fā)展。深度學習算法實現(xiàn)視覺專業(yè)應用程序難題轉化為非視覺**能夠解決的問題。這樣一來，使得機器視覺系統(tǒng)更簡單易用。同時，計算機及相機檢測也更為精確。機器視覺與深度學習也要根據(jù)其應用程序類型、處理的數(shù)據(jù)量、處理能力進行選擇。AOI是光學自動檢測，是眾多自動圖像傳感檢測技術中的一種檢測技術，技術點如何獲得準確并加工處理。

    圖像采集階段（光學掃描和數(shù)據(jù)收集）AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉化攝影系統(tǒng)，照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分。因為攝影得到的圖像被用于與模板做對比，所以獲取的圖像信息準確性對于檢測結果非常重要，可以想象一下，如果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。下面我們對光電轉化攝影系統(tǒng)，照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分逐一分析介紹。首先，光電轉化攝影系統(tǒng)指的是光電二極管器件和與之搭配的成像系統(tǒng)。是獲得圖像的”眼睛”,原理都是光電二極管接受到被檢測物體反射的光線，光能轉化產生電荷，轉化后的電荷被光電傳感器中的電子元件收集，傳輸形成電壓模擬信號。二極管吸收光線強度不同時生成的模擬電壓大小不同，依次輸出模擬電壓值被轉化為數(shù)字灰階0-255值，灰階值反映了物體反射光的強弱，進而實現(xiàn)識別不同被檢測物體的目的。 人認識物體是通過光線反射回來的量進行判斷，反射量多為亮，反射量少為暗。AOI與人判斷原理相同。廣東aivsAOI系統(tǒng)

愛為視是插件爐前錯、漏、反、多等缺陷檢測方案供應商。廣東遠程操控AOI升級換代

畫面顯示：1、主圖畫面都有顯示器件框，便于觀察器件是否被識別；2、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色；3、可依據(jù)客戶需求，自由定義器件中文名；4、不良器件圖靜態(tài)顯示；程序制作靈活性：1、無需設置參數(shù)；2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序，且支持持續(xù)補充學習，學習后自動建模比例更高（80%+）；---自動框圖器件種類多（60+），比例高。3、支持中文、英文、中英文混合輸入；4、批量復制、粘貼、剪切、刪除等支持快捷鍵操作。---硬件條件和安裝尺寸不發(fā)生變化，已做好的模板可長久正常使用廣東遠程操控AOI升級換代

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