上海新一代AOI检测

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人工检测（人工目检）。上海新一代AOI检测

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。福建离线编程AOI设备采用高分辨率工业相机和智能图像分析，检测电子电路板上插件元器件多、错、漏、反等缺陷。

人工神经网络通常表示为互相交换信息的相互连接的“神经元”系统。这些连接具有可根据经验进行调整的数字权重，使神经网络适应输入并能够学习。由于它在目标函数非常复杂且数据集很大的应用程序中的表现令人满意，它已经成为机器学习的一个发展趋势。在深度学习中，人工神经网络可以自动提取特征。我们不需要拍摄图像和手动计算如颜色分布，图像直方图，不同的颜色计数等，我们只需要在提供原始图像。深度学习有助于推进自动化进程。

爱为视（Aivs），新一代智能插件AOI，与传统AOI比较大的区别在于：操作非常简便，只要有员工会使用电脑的那么就可以进行操作！，本公司主要采用的是：卷积神经网络并且利用先进的深度学习模型、计算机视觉，图形图像处理等等技术，以原始图像作为输入，一部分是特征的提取，（通过卷积、池化、jihuo函数等），另一部分则是识别分类（全连接层）！只需要在线抓拍首件，系统便能辅助建模，一键智能搜索80几种器件。非常便利，简单上手。爱为视DIP 插件炉前检测-落地式可检PCBA尺寸：宽度400mm，长度不限；可选配宽度750mm，长度不限。

在检测行业，与人类视觉相比，机器视觉优势明显

1）精确度高：人类视觉是64灰度级，且对微小目标分辨力弱；机器视觉可明显提高灰度级，同时可观测微米级的目标；

2）速度快：人类是无法看清快速运动的目标的，机器快门时间则可达微秒级别；

3）稳定性高：机器视觉解决了人类一个非常严重的问题，不稳定，人工目检是劳动非常枯燥和辛苦的行业，无论你设计怎样的奖惩制度，都会发生比较高的漏检率。但是机器视觉检测设备则没有疲劳问题，没有情绪波动，只要是你在算法中写好的东西，每一次都会认真执行。在质控中提升效果可控性。

4）信息的集成与留存：机器视觉获得的信息量是完整的且可追溯的，相关信息可以很方便的集成和留存。 采用智能算法，自动框图比例高。江西离线编程AOI

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。上海新一代AOI检测

随着劳动力成本的持续增加，销售对设备的自动化、智能化水平需求也越来越迫切。在这种背景下，智能制造正在成为行业新一轮转型升级的突破口和重点。智能网联是智能视觉检测设备工业未来发展的方向，是工业4.0的基本标志。因此，加快推进我国机械工业的数字化、智能化、网联化是实现我国机械工业高质量发展的必然要求。同时，很多公司都不是以出产单一商品为主。对包装机械的需要也不仅*局限于一个品种。不难预测，未来包装机械行业的其他型主流发展方向，应该是节能可回收、高新技术智能化。随着产业转型升级的持续推进，未来智能视觉检测设备渗透率有望持续提升，新四化(电动化、网联化、智能化、共享化)将是未来机械行业发展的重点，而智能化的普及更是重中之重。上海新一代AOI检测

深圳爱为视智能科技有限公司主要经营范围是机械及行业设备，拥有一支专业技术团队和良好的市场口碑。公司业务分为智能视觉检测设备等，目前不断进行创新和服务改进，为客户提供良好的产品和服务。公司秉持诚信为本的经营理念，在机械及行业设备深耕多年，以技术为先导，以自主产品为重点，发挥人才优势，打造机械及行业设备良好品牌。爱为视立足于全国市场，依托强大的研发实力，融合前沿的技术理念，飞快响应客户的变化需求。