用雙眼觀察世界是人類與生俱來的、非常重要的生物功能之一，也是人類認識世界和改造世界的主要途徑。而在漫長的文明演化的道路中，為了彌補人類視覺的天然短板，看到更廣闊的世界，善于利用工具的人類發明了機器，從模仿人類視覺開始，漸漸步入超越人類視覺的道路，隨著人工智能的步伐不斷演進。早期機器局限于感光材料和技術只能記錄黑白色彩，直至19世紀末光學研究出現新的突破，彩色在攝影師帶有濾鏡的拍攝和后期合成中顯現，使得機器視覺邁上首步臺階。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。江蘇AOI

AOI（automaticallyopticalinspection）是光學自動檢測，顧名思義是通過光學系統成像實現自動檢測的一種手段，是眾多自動圖像傳感檢測技術中的一種檢測技術，中心技術點如何獲得準確且高質量的光學圖像并加工處理。AOI檢測技術應運而生的背景是電子元件集成度與精細化程度高，檢測速度與效率更高，檢測零缺陷的發展需求。AOI檢測的比較大優點是節省人力，降低成本，提高生產效率，統一檢測標準和排除人為因素干擾，保證了檢測結果的穩定性，可重復性和準確性，及時發現產品的不良，確保出貨質量。在人工智能技術與大數據發展進步的，AOI檢測不僅只是一部檢測設備，對大量不良結果進行分類和統計，可以發現不良發生的原因，在工藝改善和生產良率提升中也正逐步發揮著更重要的作用，因此，可以預期未來AOI檢測技術將在半導體與電子電路檢測中將會發揮越來越重要的作用。湖南新一代AOI檢測伴隨著元器件的微型化、細間距化等密度特征越來越明顯，生產品質以及產能的需求不斷擴增。

在現代工業自動化生產中，連續大批量生產中每一個制作過程都是有一定的次品率的，單獨去看雖然比率很小，但是相乘后卻成為企業難以提高良率的重要瓶頸，并且在經過完整制程后再次去剔除次品，成本會高很多（例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發現，那么返修的成本將會是原成本的100倍以上），因此及時檢測以及次品剔除對質量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業進一步升級的重要基石。

本系統采用的卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的表示算法之一。卷積神經網絡仿造生物的視知覺（visual perception）機制構建，可以進行監督學習和非監督學習。作為圖像識別領域的算法之一，卷積神經網絡在學習數據充足時有穩定的表現。針對本系統所處理的大規模圖像分類問題，卷積神經網絡將用于提取圖像的判別特征，再通過分類器進行學習和識別AOI集成了圖像傳感技術、運動控制技術，AOI檢測儀在產品生產過程中可以執行測量、識別和引導等一系列任務。

一是分類，即可以將產品分為合格和不合格，這是深度學習很重要的一個應用；二是定位，即幫助使用者定位物體的位置和數量；三是分割，即可以找到缺陷的輪廓，基于缺陷的輪廓和大小，對產品進行更精細的判別。通過深度學習算法，軟件可以自動學習瑕疵的特征，使得無規律圖像的分析變得可能；在精確度方面，可通過深度學習算法和制造業特有的數據提高檢測的精確度；雖然深度學習在很多方面具有優勢，不過也并不是所有任務都適用。深度學習對瑕疵分類更有優勢。對于產品檢測來說，利用AOI技術能夠有效提升產品檢測分析的準確性和性。湖北新一代AOI外觀檢測

AOI設備是高度定制化產品，設備廠商往往需要根據下游客戶的要求進行主機設備的調整或是軟件的二次開發。江蘇AOI

支持客戶離線編程、客戶遠程調控、遠程調試1、支持系統學習訓練，學習越多效果越好；2、支持本地學習。愛為視智能科技是新一代AI視覺前沿技術公司,率先對AOI進行變革.采用深度學習算法,解決AOI編程復雜,誤報多的行業痛點,為客戶提供智能的插件檢測方案.公司團隊深耕計算機視覺領域,圖形,圖像領域16余年.擁有20年行業背景.合作客戶覆蓋工控,電源,電力.家電.汽車電子.醫療電子.消費電子等多個行業.在長期的經營活動中以高效的服務贏得廣大客戶的信賴及推介.歡迎您的來電咨詢合作。江蘇AOI

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