江西插件AOI

爱为视新一代智能插件AOI，采用卷积神经网络、先进深度学习模型，计算机视觉、图形图像处理等技术，解决AOI 编程复杂、误报多的行业痛点，提供插件炉前错、漏、反、多、歪斜等缺陷检测方案。其具有无需设置参数、软件辅助极速建模、无需专业操作人员，支持器件局部检测等中心优势；中心优势：一、软件辅助建模：极速建模，一键智能搜索80多种器件；二、无需设置参数：1.采用智能算法、自动框图比例高；2.无需抽色、无需调饱和度、色相、无需调容忍度、阈值；三、无需专业操作人员：1.傻瓜式操作，2.会操作电脑的产线员工即可使用；四、支持局部检测：支持器件本体大部分特征相同局部有差异的器件检测一维卷积神经网络的输入层接收一维或二维数组，其中一维数组通常为时间或频谱采样。江西插件AOI

在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。安徽专业AOI研发插件炉前检测可以利用数据库实时保存检测的状态和结果，帮助、分析产品出错和误检原因。

爱为视（AIVS）极速编程以及傻瓜式操作的过程是什么样的呢！带您来看看，通过4种建模方式之“抓图建模”：登录系统—标注文件管理—选择模板图片—抓图辅助建模，当PCBA经过设备时自动抓拍进行建模！全程傻瓜式操作！

四种建模方式之“取图—模板迁移”适用于首件机型与已生产过的旧机型类似（如共PCBA的机型，多器件或者少器件），让您的建模更加高效！

四种建模方式之“抓图—模板迁移”，适用于建模的模板位置抓拍不合适，再次进行抓图用之前的模板进行迁移建模，更加高效！

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。卷积神经网络属于一种深度监督学习下的机器学习模型。

在传统机器视觉和深度学习算法之间进行对比对比和选择。一方面，相较于传统机器视觉解决方案，深度学习的一个明显优势是高效压缩视觉机器开发的时间，目前深度学习算法在医疗、生命科学、食品等行业领域上都有一定较大程度的应用发展。深度学习算法实现视觉专业应用程序难题转化为非视觉**能够解决的问题。这样一来，使得机器视觉系统更简单易用。同时，计算机及相机检测也更为精确。机器视觉与深度学习也要根据其应用程序类型、处理的数据量、处理能力进行选择。卷积神经网络是爱为视的关键技术。AOI设备

无需专业操作人员，傻瓜式操作。江西插件AOI

局部检测:支持器件局部检测；

SPC功能与数据输出:不良分类统计柏拉图，趋势图多维度展示；可实时追溯导出生产数据；

画面显示:1、主图画面动态与静态结合，便于员工观察；2、根据底板颜色可以自由选择器件框颜色，适应各种颜色底板；

条码识别:支持识别一维码（128码）,二维码（QR/DM码）；

追溯:可实时输出。支持按条码、二维码、机型、时间等维度追溯；

NG板停线功能:支持流水线启停控制；

多拼板检测:支持多拼板检测；

替代料添加:支持替代料添加； 江西插件AOI

深圳爱为视智能科技有限公司是一家其他型类企业，积极探索行业发展，努力实现产品创新。公司是一家有限责任公司企业，以诚信务实的创业精神、专业的管理团队、踏实的职工队伍，努力为广大用户提供***的产品。公司拥有专业的技术团队，具有智能视觉检测设备等多项业务。爱为视将以真诚的服务、创新的理念、***的产品，为彼此赢得全新的未来！