AI深度学习算法是近几年兴起的热门的一种人工智能算法,大量的案例证明,AI在外观检查领域的应用是大势所趋,使得AI算法更加便利于以后软件的升级优化。由于被检测产品的原料可能有不同的厂家,导致同款产品在颜色、亮度乃至对比度等方面都有差异,深度学习测试效果可以达到稳定,并提高检测能力。被检测产品换型频繁,AI算法只需要前期训练好模型,后续换型是不要做任何参数调整就可以完成,提高切换检测产品的时间,使用AI深度学习算法可在保证不良品无流出的情况下将不良率降低。爱为视DIP 插件炉前检测,使用的是22寸/23.8寸FHD大视角显示器。湖南智能AOI生产

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;湖北新一代AOI研发爱为视专注智能视觉,见证中国好品质。

科技进程的加速,产品的品质化与智能化要求在日益扩增。生产制造商对于产品的质检体系需要不断地更新升级,跨越了从人工检测到传统的视觉检测再到具有深度学习算法的智能检测这一整条进化链,深度学习算法弥补了传统算法无法检测复杂特征的漏缺,免去了人工提取特征这一耗时耗力的步骤,更大程度为生产企业提升制造效率。然而凡事都有两面性,深度学习算法也不例外,只是,其优势的比例远远超越了不足,因而能够迅速占领行业市场。
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。采用智能算法,自动框图比例高。

在数字化的技术时代,能效标签、条形码已经成为了我们生活中随处可见的一种标识,它们承载着各种商品的能效、规格型号及产品信息代码等信息指标,帮助人们认识产品的一个基本性能参数及产品信息等。其中能效标签几乎覆盖了所有的各类耗能产品,如我们生活中普遍用到的的冰箱、空调、洗衣机、电扇、计算机显示器等等。随着生产企业在实际生产中对生产效率的要求增高,产品的能效标签识别也成为了一个迫切需要提高的环节,能效标签识别系统的出现告别了过去错误率大、劳动消耗成本高的人工检测,可有效实现能效标识的非接触式检测,完全可替代人工检测,避免了传统人工检测的诸多不足,节省了资源,提高了生产线的智能化、柔性化和生产效率。会操作电脑的产线员工即可使用。江苏AOI升级换代
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。湖南智能AOI生产
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湖南智能AOI生产
深圳爱为视智能科技有限公司属于机械及行业设备的高新企业,技术力量雄厚。公司致力于为客户提供安全、质量有保证的良好产品及服务,是一家有限责任公司企业。公司业务涵盖智能视觉检测设备,价格合理,品质有保证,深受广大客户的欢迎。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。