湖北新一代智能AOI研发

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；爱为视是插件炉前错、漏、反、多等缺陷检测方案供应商。湖北新一代智能AOI研发

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。上海离线AOI研发深度学习的概念源于人工神经网络的研究。

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。

深度学习的工作流程大致可概括为标注、训练和推理。首先，人工收集和采集图像，标注特征，形成数据；然后，将这些数据喂给计算机，让计算机进行训练，生成网络进行评估，如果这个网络的性能符合要求，就可以上线，实现检测。网络在上线之后，会产生大量的数据，这些数据又可以变成新的样本，通过加入数据，进行迭代优化，让网络和检测系统越来越好。在深度学习的过程中，建立一个高质量的训练数据集非常关键。高质量训练数据集对于成功部署深度学习解决方案至关重要，边缘情况或者标记不当的数据，会使网络混乱，而标记良好、内部一致的数据集的效果会更佳，训练图像必须在其所表示的类别中具备典型，训练图像样式必须尽量贴近系统部署时会遇到的图像。AI视觉检测系统可以在哪些行业使用？

工控主机/操作系统：CPU：inteli59600KF，GPU：NVIDIA独立显卡显存：8G/6G，内存/硬盘存储：16GDDR4/2T操作系统：Ubuntu.19.2LTS64bit显示器：22寸/23.8寸FHD大视角显示器网络：千兆网卡

算法：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、OCR等

检测内容：手插元器件的错件、漏件、极性反向、多插、歪斜、字符、条码、二维码等检测

混板模式:可支持6种机型，程序自动调用

生产的同时可编辑模板

远程调试/离线编程:支持客户离线编程、客户远程调控、远程调试

爱为视智能科技有限公司为广大客户提供专业、热情、高效售后服务。AOI升级换代

爱为视炉前插件检测可应用于工控、汽车、家电等行业。湖北新一代智能AOI研发

炉后皮带线模式:支持，且可以多机种共线生产；

支持NG buffer对接；

支持多工位语音播报、自定义语音播报内容；

通讯方式：支持标准接口、定制接口；

追溯:可实时输出。支持按条码、二维码、机型、时间等维度追溯；

条码识别:支持识别一维码（128码）,二维码（QR/DM码）；

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；

学习:1、支持系统学习训练，学习越多效果越好；2、支持本地学习； 湖北新一代智能AOI研发

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。爱为视是一家有限责任公司企业，一直“以人为本，服务于社会”的经营理念;“诚守信誉，持续发展”的质量方针。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。爱为视顺应时代发展和市场需求，通过**技术，力图保证高规格高质量的智能视觉检测设备。