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AOI檢測(cè)

來源: 發(fā)布時(shí)間:2021-09-10

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)領(lǐng)域,使計(jì)算機(jī)能通過架構(gòu)在線自學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)過程能獨(dú)自學(xué)習(xí)新事物,通過將樣本圖像和其他所有圖像數(shù)據(jù)特征進(jìn)行比較判別,就可以得出某一類的屬性;深度學(xué)習(xí)技術(shù)能獨(dú)自學(xué)習(xí)缺陷的某些特征,精確地定義了相應(yīng)的問題缺陷。從而可以準(zhǔn)確地檢測(cè)不同類型的缺陷。這個(gè)學(xué)習(xí)的過程現(xiàn)在只需要幾個(gè)小時(shí)。盡可能地減少學(xué)習(xí)樣本所需的時(shí)間,并且識(shí)別準(zhǔn)確率也遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于手動(dòng)編程設(shè)定的缺陷。以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ),愛為視智能新一代智能插件檢測(cè)設(shè)備為用戶企業(yè)帶來了降低成本、精細(xì)檢查、實(shí)時(shí)監(jiān)控、提升良率等價(jià)值,可解決客戶招工難,熟練不易培養(yǎng)等問題,幫助企業(yè)降本增效;“深度”一詞通常是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱藏層數(shù)。AOI檢測(cè)

AOI檢測(cè),AOI

使用標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,我們需要手動(dòng)選擇圖像的相關(guān)特征,以訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。然后,模型在對(duì)新對(duì)象進(jìn)行分析和分類時(shí)引用這些特征。通過深度學(xué)習(xí)的工作流程,可以從圖像中自動(dòng)提取相關(guān)功能。另外,深度學(xué)習(xí)是一種端到端的學(xué)習(xí),網(wǎng)絡(luò)被賦予原始數(shù)據(jù)和分類等任務(wù),并且可以自動(dòng)完成。另一個(gè)關(guān)鍵的區(qū)別是深度學(xué)習(xí)算法與數(shù)據(jù)縮放,而淺層學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)收斂。深度學(xué)習(xí)摧枯拉朽般地實(shí)現(xiàn)了各種任務(wù),使得似乎所有的機(jī)器輔助功能都變?yōu)榭赡?。江蘇插件AOI升級(jí)換代采用智能算法,自動(dòng)框圖比例高。

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在傳統(tǒng)機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)算法之間進(jìn)行對(duì)比對(duì)比和選擇。一方面,相較于傳統(tǒng)機(jī)器視覺解決方案,深度學(xué)習(xí)的一個(gè)明顯優(yōu)勢(shì)是高效壓縮視覺機(jī)器開發(fā)的時(shí)間,目前深度學(xué)習(xí)算法在醫(yī)療、生命科學(xué)、食品等行業(yè)領(lǐng)域上都有一定較大程度的應(yīng)用發(fā)展。深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)視覺專業(yè)應(yīng)用程序難題轉(zhuǎn)化為非視覺**能夠解決的問題。這樣一來,使得機(jī)器視覺系統(tǒng)更簡(jiǎn)單易用。同時(shí),計(jì)算機(jī)及相機(jī)檢測(cè)也更為精確。機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)也要根據(jù)其應(yīng)用程序類型、處理的數(shù)據(jù)量、處理能力進(jìn)行選擇。

一臺(tái)機(jī)器視覺設(shè)備通??梢园喾N配置以及多種原理、算法,這主要還是取決與對(duì)設(shè)備功能的需求及結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的復(fù)雜程度。而其中,運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法不單單可以代替人力實(shí)現(xiàn)日常檢測(cè),還擁有計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的強(qiáng)悍的性能速度,這在很大程度上加快了整體生產(chǎn)的進(jìn)程。就進(jìn)一步分析而言,深度學(xué)習(xí)算法為圖像的分析處理進(jìn)一步概念化、完整化。 相較于傳統(tǒng)的圖像處理,深度學(xué)習(xí)更具有自學(xué)算法模式,可以根據(jù)標(biāo)記的現(xiàn)有對(duì)圖像,對(duì)其好壞來進(jìn)行判斷。深度學(xué)習(xí)的主要優(yōu)勢(shì)是隨著數(shù)據(jù)量的增加,它們可以進(jìn)行持續(xù)性的改進(jìn)。

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傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯,而深度學(xué)習(xí)則通過多層感知機(jī)模擬大腦工作,構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)來學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單特征、建立復(fù)雜特征、學(xué)習(xí)映射并輸出,訓(xùn)練過程中所有層級(jí)都會(huì)被不斷優(yōu)化。在具體的應(yīng)用上,例如自動(dòng)ROI區(qū)域分割;標(biāo)點(diǎn)定位(通過防真視覺可靈活檢測(cè)未知瑕疵);從重噪聲圖像中檢測(cè)無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵;分辨玻璃蓋板檢測(cè)中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺軟件推向市場(chǎng),深度學(xué)習(xí)給機(jī)器視覺的賦能會(huì)越來越明顯。PCBA插件檢測(cè)發(fā)展趨勢(shì)如何?山東新一代AOI

愛為視智能科技有限公司為廣大客戶提供專業(yè)、熱情、高效售后服務(wù)。AOI檢測(cè)

愛為視(Aivs)新一代AI視覺檢測(cè)系統(tǒng),主要是通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、模式識(shí)別等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué),AI視覺主要用計(jì)算機(jī)來模擬人的視覺功能,但并不單單是人眼的簡(jiǎn)單延伸,更重要的是從客觀事物的圖像中提取信息,進(jìn)行處理并加以理解,然后再用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制。AI視覺技術(shù)主要的特點(diǎn)是速度快、信息量大、功能多。隨著它的引入來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工檢測(cè)方法,極大地提高了投放市場(chǎng)的產(chǎn)品質(zhì)量,提高了生產(chǎn)效率。AOI檢測(cè)

深圳愛為視智能科技有限公司專注技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā),發(fā)展規(guī)模團(tuán)隊(duì)不斷壯大。目前我公司在職員工以90后為主,是一個(gè)有活力有能力有創(chuàng)新精神的團(tuán)隊(duì)。誠(chéng)實(shí)、守信是對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)要求,也是我們做人的基本準(zhǔn)則。公司致力于打造***的智能視覺檢測(cè)設(shè)備。公司力求給客戶提供全數(shù)良好服務(wù),我們相信誠(chéng)實(shí)正直、開拓進(jìn)取地為公司發(fā)展做正確的事情,將為公司和個(gè)人帶來共同的利益和進(jìn)步。經(jīng)過幾年的發(fā)展,已成為智能視覺檢測(cè)設(shè)備行業(yè)出名企業(yè)。

標(biāo)簽: AOI

與AOI相關(guān)的擴(kuò)展資料:

【更多】
AOI(Automated Optical Inspection)的全稱是自動(dòng)光學(xué)檢測(cè),是基于光學(xué)原理來對(duì)焊接生產(chǎn)中遇到的常見缺陷進(jìn)行檢測(cè)的設(shè)備。AOI是新興起的一種新型測(cè)試技術(shù),但發(fā)展迅速,很多廠家都推出了AOI測(cè)試設(shè)備。當(dāng)自動(dòng)檢測(cè)時(shí),機(jī)器通過攝像頭自動(dòng)掃描PCB,采集圖像,測(cè)試的焊點(diǎn)與數(shù)據(jù)庫中的合格的參數(shù)進(jìn)行比較,經(jīng)過圖像處理,檢查出PCB上缺陷,并通過顯示器或自動(dòng)標(biāo)志把缺陷顯示/標(biāo)示出來,供維修人員修整。 運(yùn)用高速高精度視覺處理技術(shù)自動(dòng)檢測(cè)PCB板上各種不同帖裝錯(cuò)誤及焊接缺陷。PCB板的范圍可從細(xì)間距高密度板到低密度大尺寸板,并可提供在線檢測(cè)方案,以提高生產(chǎn)效率,及焊接質(zhì)量。通過使用AOI作為減少缺陷的工具,在裝配工藝過程的早期查找和消除錯(cuò)誤,以實(shí)現(xiàn)良好的過程控制。早期發(fā)現(xiàn)缺陷將避免將壞板送到隨后的裝配階段,AOI將減少修理成本將避免報(bào)廢不可修理的電路板。