江西离线编程AOI系统

AI视觉检测代替人工检测实现了非接触、高效率、高精度的检测优势，在工业检测中成为一种刚需。它通过相机拍照获取图像、对图像进行识别、处理从而达到检测的目的。机器视觉可自动识别被测产品表面的缺陷，如金属外观不良检测、印刷电路板缺陷检测等。AI视觉为人类解放生产力提供了重要的支撑，使现代的生产制造更加地智能化、自动化。带动了企业生产效益的提升，进而为整体经济的上涨贡献了巨大的力量，经济与科技相互反馈，AI视觉在未来将有更多的拓展性、与更高的先进性。二维卷积神经网络的输入层接收二维或三维数组；三维卷积神经网络的输入层接收四维数组。江西离线编程AOI系统

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； 江西离线编程AOI系统卷积神经网络的输入特征需要进行标准化处理。

比如客户需要分出缺陷种类，他们用传统方法花了两个月时间调好之后，如果换另外一种物料，又得重新调，这种情况便适合使用深度学习。然而对于没有进行训练的缺陷出现，深度学习就没有办法检测出来。如果生产的过程中出现这种情况，用传统的方法和深度学习一起应用，传统的方法解决传统的、快速的问题，甚至把合格品分出来，再用深度工具去做一些瑕疵的分类。随着智能化水平不断提高，不断发现实际应用中的问题，并优化产品解决方案是企业能够站稳市场位置的一个重要关键点。

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。深度学习它比较擅长解决外观缺陷和复杂的表面。

爱为视（AIVS）新一代炉前智能插件检测设备，全球第1款不用设置参数的AOI！极速编程10分钟好上手！关键优势之“无需专业操作人员”1.傻瓜式操作；2.会操作电脑的普通员工就可以使用；现在招聘员工有多难？相信工厂都是知道的，招人、留人，员工请假，都会给生产带来不便，尤其是专业AOI工程师！而爱为视智能检测设备，普通员工即可操作！有个客户操作设备的是位大姐，就是这么傻瓜式操作。检测设备之功能“多机种共线生产，程序自动调用”客户这个只有两种板子共线，实际我们可以支持6种机种共线生产，程序自动调用。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。河南专业AOI检测

AI+制造，让检测更简单。江西离线编程AOI系统

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；江西离线编程AOI系统

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