新一代AOI系统

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。爱为视插件炉前检测，标配2000万 CCD全彩工业面阵相机。新一代AOI系统

人类的感知系统，有83％以上是通过人眼来完成的，而人类的眼睛又是所有动物里面综合性能排前列的，其图像包含的信息量是非常巨大的。不仅要用到单个的立体视觉成像，还要用到整体视觉能力，所以人眼的立体视觉能力和颜色辨别能力远超过动物的眼睛。其中，对个体的感知是人眼基本的功能——对自身和对象位移的测量，尺寸的测量。而主要的功能是对自身以及对象位置的测量，比如走了多少，转了多少，这是一种对空间环境的感知和判断。上海远程操控AOI升级换代实现AI技术在插件检测领域的落地应用。

中国机器视觉起步于80年代的技术引进，随着98年半导体工厂的整线引进，也带入机器视觉系统，06年以前国内机器视觉产品主要集中在外资制造企业，规模都较小，06年开始，工业机器视觉应用的客户群开始扩大到印刷、食品等检测领域，2011年市场开始高速增长，随着人工成本的增加和制造业的升级需求，加上计算机视觉技术的快速发展，越来越多机器视觉方案渗透到各领域，缺陷检测功能，是机器视觉应用得多的功能之一，主要检测产品表面的各种信息。

深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了明显的改善，包括先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破，而递归网络在处理序列数据，比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。 深度学习就是一种特征学习方法，把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达。通过足够多的转换的组合，非常复杂的函数也可以被学习。深度学习技术是什么？

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。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。广东离线编程AOI供应

采用智能算法，自动框图比例高。新一代AOI系统

AI视觉系统具有同步追测、识别多个目标体的功能，这种追踪功能包含了对多个目标体之间的位置，以及速度关联的分析计算，比如某些用于车辆的高级视觉追踪器，它可以实现对一定范围内的远方目标车辆的追踪以及对距离、坐标方向等的分析。而普通的人眼，其能获取到的信息单单就是视线所及的目标体，并且还需要通过大脑，以及其他的辅助测算工具才能得出一些数据信息。人眼毕竟只是由细胞构成的生物组织体，而且还极易受到环境的影响。新一代AOI系统

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