新一代AOI外观检测

一是分类，即可以将产品分为合格和不合格，这是深度学习很重要的一个应用；二是定位，即帮助使用者定位物体的位置和数量；三是分割，即可以找到缺陷的轮廓，基于缺陷的轮廓和大小，对产品进行更精细的判别。通过深度学习算法，软件可以自动学习瑕疵的特征，使得无规律图像的分析变得可能；在精确度方面，可通过深度学习算法和制造业特有的数据提高检测的精确度；虽然深度学习在很多方面具有优势，不过也并不是所有任务都适用。深度学习对瑕疵分类更有优势。深度学习的主要优势是随着数据量的增加，它们可以进行持续性的改进。新一代AOI外观检测

爱为视智能科技有限公司采用深度学习模型、计算机视觉和图形图像处理算法等前沿技术，实现元器件不良检测的自动化和智能化，极大地提高了生产效率和产品的品质，有专业的特色功能，例如：智能辅助建模，能够急速建模，无需设置参数，且能一键智能搜索80多种器件；易用性，无需设置参数，上手快；在线抓拍收件板系统辅助做程序，自动框图比例高，支持持续补充学习，学习后自动建模比例更高（80%+）；根据客户需要支持自定义器件名称；支持快速更改工单号；支持批量复制、粘贴、剪切、删除等快捷键操作。支持客户离线编程、客户远程调控、远程调试；支持系统学习训练，学习越多效果越好，支持本地学习；支持器件本体大部分特征相同，局部有差异的器件检测；江苏专业AOI生产深度机器学习方法有监督学习与无监督学习。

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；

深度学习是人工智能的**性的突破，大幅提高了机器学习、机器视觉、智能分析处理能力,带来行业的变革、人工智能的热潮，深度学习应用到外观缺陷检测，使缺陷检测变得不再复杂、改变了传统算法易受复杂背景等因素的影响、更准确的提高的产品的缺陷分类，深度学习技术的应用将产品检测的检出率、漏检率、过杀率等指标不断提升，防止不良产品流出到客户端，实时的数据反馈系统能够及时的将产品数据反馈出来，对提升改善品质提供参考依据。无需专业操作人员，傻瓜式操作。

深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了明显的改善，包括先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破，而递归网络在处理序列数据，比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。 深度学习就是一种特征学习方法，把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达。通过足够多的转换的组合，非常复杂的函数也可以被学习。支持器件局部有差异的器件检测。浙江新一代AOI研发

爱为视插件炉前检测助力客户实现品质到价值的连接。新一代AOI外观检测

爱为视（Aivs）新一代AI视觉检测系统，主要是通过卷积神经网络、计算机视觉、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学，AI视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不单单是人眼的简单延伸，更重要的是从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，然后再用于实际检测、测量和控制。AI视觉技术主要的特点是速度快、信息量大、功能多。随着它的引入来代替传统的人工检测方法，极大地提高了投放市场的产品质量，提高了生产效率。新一代AOI外观检测

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。公司自创立以来，投身于智能视觉检测设备，是机械及行业设备的主力军。爱为视始终以本分踏实的精神和必胜的信念，影响并带动团队取得成功。爱为视始终关注机械及行业设备市场，以敏锐的市场洞察力，实现与客户的成长共赢。