如果把AI視覺比作一個個體，那么深度學(xué)習(xí)便成為這一個體中重要的機體之一，許多功能的存在直接來源且依賴于它。直觀點說，深度學(xué)習(xí)算法成功運用于計算機視覺的實例如人臉識別、圖像**、物體檢測與追蹤等。人工檢測在早期的工業(yè)質(zhì)檢中占有一定的優(yōu)勢，但隨著生產(chǎn)科技的不端更新進步，制造環(huán)節(jié)對于檢驗水平的要求也越來越高，顯然人工檢查已無法滿足，檢測程度越來越復(fù)雜化和精密化使得機器視覺迫切需要被應(yīng)用其中來承擔(dān)、平衡生產(chǎn)的強度及壓力。使用插件爐前檢測可以將不良品攔截在爐前，從而降低成本，提高效率。山東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI光學(xué)檢測

愛為視（AIVS）新一代爐前智能插件檢測設(shè)備，為全球第1款不用設(shè)置參數(shù)的AOI！極速編程10分鐘上手之“SPC”功能：

1.提供實時實用的統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)；

2.能夠快速了解當(dāng)前品質(zhì)與效率狀況；

3.提供多樣統(tǒng)計的分析圖（例如ID錯誤頻次、名稱錯誤頻次、直通率等）

柏拉圖和趨勢圖，便于管理者觀察主要問題以及質(zhì)量趨勢！

“替代料添加”功能，只需要添加一個子模板，就可以輕松搞定替代料

愛為視（AIVS），專注插件檢測領(lǐng)域，以AI視覺帶領(lǐng)AOI變革。 江蘇爐前AOI系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常表示為互相交換信息的相互連接的“神經(jīng)元”系統(tǒng)。這些連接具有可根據(jù)經(jīng)驗進行調(diào)整的數(shù)字權(quán)重，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)輸入并能夠?qū)W習(xí)。由于它在目標(biāo)函數(shù)非常復(fù)雜且數(shù)據(jù)集很大的應(yīng)用程序中的表現(xiàn)令人滿意，它已經(jīng)成為機器學(xué)習(xí)的一個發(fā)展趨勢。在深度學(xué)習(xí)中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動提取特征。我們不需要拍攝圖像和手動計算如顏色分布，圖像直方圖，不同的顏色計數(shù)等，我們只需要在提供原始圖像。深度學(xué)習(xí)有助于推進自動化進程。

當(dāng)今企業(yè)之間的競爭，已經(jīng)不允許哪怕是0.1%的缺陷存在。有些時候，如微小尺寸的精確快速測量，形狀匹配，顏色辨識等，用人眼根本無法連續(xù)穩(wěn)定地進行，其它物理量傳感器也難有用武之地。在現(xiàn)代工業(yè)自動化生產(chǎn)中，涉及到各種各樣的檢查、測量和零件識別應(yīng)用，例如汽車零配件尺寸檢查和自動裝配的完整性檢查，電子裝配線的元件自動定位，飲料瓶蓋的印刷質(zhì)量檢查，產(chǎn)品包裝上的條碼和字符識別等。這類應(yīng)用的共同特點是連續(xù)大批量生產(chǎn)、對外觀質(zhì)量的要求非常高。機器視覺系統(tǒng)在半導(dǎo)體行業(yè)的使用早在20幾年前便已開始。

使用標(biāo)準(zhǔn)的機器學(xué)習(xí)的方法，我們需要手動選擇圖像的相關(guān)特征，以訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型。然后，模型在對新對象進行分析和分類時引用這些特征。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)，并且可以自動完成。另一個關(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)摧枯拉朽般地實現(xiàn)了各種任務(wù)，使得似乎所有的機器輔助功能都變?yōu)榭赡?。對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究始于二十世紀(jì)80至90年代，時間延遲網(wǎng)絡(luò)和LeNet-5是較早出現(xiàn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。安徽爐前AOI光學(xué)檢測

實現(xiàn)AI技術(shù)在插件檢測領(lǐng)域的落地應(yīng)用。山東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI光學(xué)檢測

愛為視（Aivs）新一代智能AOI運用高速高精度視覺處理技術(shù)自動檢測PCB板上各種不同帖裝錯誤及焊接缺陷。PCB板的范圍可從細間距高密度板到低密度大尺寸板，并可提供在線檢測方案，以提高生產(chǎn)效率,及焊接質(zhì)量。通過使用愛為視（Aivs）新一代智能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誤，以實現(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，愛為視（Aivs）新一代智能AOI將減少修理成本將避免報廢不可修理的電路板。山東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI光學(xué)檢測

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