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(shè)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(fù)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“深度”一詞通常是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱藏層數(shù)。福建AOI外觀檢測

愛為視（AIVS）新一代爐前智能插件檢測設(shè)備，為全球第1款不用設(shè)置參數(shù)的AOI！極速編程10分鐘上手之“SPC”功能：

1.提供實時實用的統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)；

2.能夠快速了解當前品質(zhì)與效率狀況；

3.提供多樣統(tǒng)計的分析圖（例如ID錯誤頻次、名稱錯誤頻次、直通率等）

柏拉圖和趨勢圖，便于管理者觀察主要問題以及質(zhì)量趨勢！

“替代料添加”功能，只需要添加一個子模板，就可以輕松搞定替代料

愛為視（AIVS），專注插件檢測領(lǐng)域，以AI視覺帶領(lǐng)AOI變革。 河南新一代智能AOI供應(yīng)無需專業(yè)操作人員，傻瓜式操作。

深度學習是機器學習的一個領(lǐng)域，使計算機能通過架構(gòu)在線自學習。深度學習過程能獨自學習新事物，通過將樣本圖像和其他所有圖像數(shù)據(jù)特征進行比較判別，就可以得出某一類的屬性；深度學習技術(shù)能獨自學習缺陷的某些特征，精確地定義了相應(yīng)的問題缺陷。從而可以準確地檢測不同類型的缺陷。這個學習的過程現(xiàn)在只需要幾個小時。盡可能地減少學習樣本所需的時間，并且識別準確率也遠遠高于手動編程設(shè)定的缺陷。以深度學習技術(shù)為基礎(chǔ)，愛為視智能新一代智能插件檢測設(shè)備為用戶企業(yè)帶來了降低成本、精細檢查、實時監(jiān)控、提升良率等價值，可解決客戶招工難，熟練不易培養(yǎng)等問題，幫助企業(yè)降本增效；

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），是深度學習（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)督學習和非監(jiān)督學習。作為圖像識別領(lǐng)域的算法之一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學習數(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習和識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是愛為視的關(guān)鍵技術(shù)。

程序制作靈活性：1、無需設(shè)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(fù)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)補充學習，學習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**為視插件爐前檢測助力客戶實現(xiàn)品質(zhì)到價值的連接。湖北專業(yè)AOI

視覺檢測系統(tǒng)可以用于五金件外觀尺寸及缺陷檢測。福建AOI外觀檢測

科技進程的加速，產(chǎn)品的品質(zhì)化與智能化要求在日益擴增。生產(chǎn)制造商對于產(chǎn)品的質(zhì)檢體系需要不斷地更新升級，跨越了從人工檢測到傳統(tǒng)的視覺檢測再到具有深度學習算法的智能檢測這一整條進化鏈，深度學習算法彌補了傳統(tǒng)算法無法檢測復(fù)雜特征的漏缺，免去了人工提取特征這一耗時耗力的步驟，更大程度為生產(chǎn)企業(yè)提升制造效率。然而凡事都有兩面性，深度學習算法也不例外，只是，其優(yōu)勢的比例遠遠超越了不足，因而能夠迅速占領(lǐng)行業(yè)市場。福建AOI外觀檢測

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