一是分類，即可以將產(chǎn)品分為合格和不合格，這是深度學(xué)習(xí)很重要的一個(gè)應(yīng)用；二是定位，即幫助使用者定位物體的位置和數(shù)量；三是分割，即可以找到缺陷的輪廓，基于缺陷的輪廓和大小，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行更精細(xì)的判別。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，軟件可以自動(dòng)學(xué)習(xí)瑕疵的特征，使得無(wú)規(guī)律圖像的分析變得可能；在精確度方面，可通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法和制造業(yè)特有的數(shù)據(jù)提高檢測(cè)的精確度；雖然深度學(xué)習(xí)在很多方面具有優(yōu)勢(shì)，不過(guò)也并不是所有任務(wù)都適用。深度學(xué)習(xí)對(duì)瑕疵分類更有優(yōu)勢(shì)。采用智能算法，自動(dòng)框圖比例高。湖南新一代智能AOI

    本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學(xué)習(xí)（deeplearning）的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺(jué)（visualperception）機(jī)制構(gòu)建，可以進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。作為圖像識(shí)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(shí)有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對(duì)本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問(wèn)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(guò)分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。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(shí)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(wú)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(bǔ)充學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)后自動(dòng)建模比例更高（80%+）；---自動(dòng)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。 河南AOI研發(fā)AI+制造，讓檢測(cè)更簡(jiǎn)單。

在傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)算法之間進(jìn)行對(duì)比對(duì)比和選擇。一方面，相較于傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)解決方案，深度學(xué)習(xí)的一個(gè)明顯優(yōu)勢(shì)是高效壓縮視覺(jué)機(jī)器開(kāi)發(fā)的時(shí)間，目前深度學(xué)習(xí)算法在醫(yī)療、生命科學(xué)、食品等行業(yè)領(lǐng)域上都有一定較大程度的應(yīng)用發(fā)展。深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)視覺(jué)專業(yè)應(yīng)用程序難題轉(zhuǎn)化為非視覺(jué)**能夠解決的問(wèn)題。這樣一來(lái)，使得機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)更簡(jiǎn)單易用。同時(shí)，計(jì)算機(jī)及相機(jī)檢測(cè)也更為精確。機(jī)器視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)也要根據(jù)其應(yīng)用程序類型、處理的數(shù)據(jù)量、處理能力進(jìn)行選擇。

愛(ài)為視（Aivs）新一代智能AOI，它能減少檢查的誤報(bào)，保證檢測(cè)程序無(wú)缺陷。它可以檢查儲(chǔ)存起來(lái)的有缺陷的樣品，在優(yōu)化階段，在這方面花時(shí)間的原因是為了不讓任何缺陷溜過(guò)去。所有已知的缺陷都必須檢查，同時(shí)要把允許出現(xiàn)的誤報(bào)數(shù)量做到盡可能減少。在針對(duì)減少誤報(bào)而對(duì)任何程序進(jìn)行調(diào)整時(shí)，要檢查一下，看看以前檢查出來(lái)的真正缺陷，是否得到維修站的證實(shí)。通過(guò)一系列的核實(shí)，保障檢查程序的質(zhì)量，用于專門的制造和核查，同時(shí)對(duì)誤報(bào)進(jìn)行追蹤。線掃描圖像傳感器的掃描寬度方向只有一個(gè)像素，通過(guò)移動(dòng)來(lái)獲得圖像，所有一般解析度比較好。

    AOI檢測(cè)主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB、半導(dǎo)體和FPD面板。因AOI檢測(cè)主要應(yīng)用于PCB、半導(dǎo)體及FPD等電子元器件生產(chǎn)過(guò)程中的檢測(cè)環(huán)節(jié)，幾乎每一個(gè)電子元器件都需要進(jìn)行瑕疵檢測(cè)，因此這些電子元器件的產(chǎn)量與AOI檢測(cè)的應(yīng)用結(jié)構(gòu)息息相關(guān)。因此，AOI檢測(cè)行業(yè)應(yīng)用需求結(jié)構(gòu)主要通過(guò)PCB、半導(dǎo)體和FPD的產(chǎn)量比例來(lái)進(jìn)行測(cè)算得到。經(jīng)初步測(cè)算，PCB是目前我國(guó)主要的AOI應(yīng)用領(lǐng)域，大概占AOI檢測(cè)總規(guī)模的。對(duì)于產(chǎn)品檢測(cè)來(lái)說(shuō)，利用AOI技術(shù)能夠有效提升產(chǎn)品檢測(cè)分析的準(zhǔn)確性和完整性。隨著電子制造產(chǎn)業(yè)鏈的進(jìn)一步整合，檢測(cè)市場(chǎng)將不斷擴(kuò)容，AOI技術(shù)在終端應(yīng)用將持續(xù)得到突破，應(yīng)用領(lǐng)域拓展將為AOI檢測(cè)服務(wù)和設(shè)備的需求增長(zhǎng)增添動(dòng)力，市場(chǎng)規(guī)模存在較大成長(zhǎng)空間。 無(wú)需調(diào)閾值、容忍度。河南智能AOI供應(yīng)

AOI檢測(cè)的工作邏輯可以簡(jiǎn)單地分為圖像采集階段，數(shù)據(jù)處理階段，圖像分析段和缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段。湖南新一代智能AOI

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(jì)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(jué)（visual perception）機(jī)制構(gòu)建，可以進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。作為圖像識(shí)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(shí)有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對(duì)本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問(wèn)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(guò)分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別湖南新一代智能AOI

深圳愛(ài)為視智能科技有限公司致力于機(jī)械及行業(yè)設(shè)備，以科技創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)***管理的追求。愛(ài)為視擁有一支經(jīng)驗(yàn)豐富、技術(shù)創(chuàng)新的專業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)，以高度的專注和執(zhí)著為客戶提供智能視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備。愛(ài)為視繼續(xù)堅(jiān)定不移地走高質(zhì)量發(fā)展道路，既要實(shí)現(xiàn)基本面穩(wěn)定增長(zhǎng)，又要聚焦關(guān)鍵領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型再突破。愛(ài)為視始終關(guān)注機(jī)械及行業(yè)設(shè)備市場(chǎng)，以敏銳的市場(chǎng)洞察力，實(shí)現(xiàn)與客戶的成長(zhǎng)共贏。