本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)（Feedforward Neural Networks），是深度學(xué)習(xí)（deep learning）的表示算法之一,。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺（visual perception）機制構(gòu)建,，可以進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。作為圖像識別領(lǐng)域的算法之一,，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)充足時有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問題，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將用于提取圖像的判別特征,，再通過分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識別伴隨著元器件的微型化、細(xì)間距化等密度特征越來越明顯,，生產(chǎn)品質(zhì)以及產(chǎn)能的需求不斷擴增,。aivsAOI光學(xué)檢測

    本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學(xué)習(xí)（deeplearning）的表示算法之一,。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺（visualperception）機制構(gòu)建,，可以進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí),。作為圖像識別領(lǐng)域的算法之一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)充足時有穩(wěn)定的表現(xiàn),。針對本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問題,，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將用于提取圖像的判別特征，再通過分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識別,。畫面顯示：1,、主圖畫面都有顯示器件框，便于觀察器件是否被識別,；2,、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色；3,、可依據(jù)客戶需求,，自由定義器件中文名；4,、不良器件圖靜態(tài)顯示,；程序制作靈活性：1、無需設(shè)置參數(shù),；2,、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序，且支持持續(xù)補充學(xué)習(xí),，學(xué)習(xí)后自動建模比例更高（80%+）,；---自動框圖器件種類多（60+），比例高,。3,、支持中文、英文,、中英文混合輸入,；4、批量復(fù)制,、粘貼,、剪切、刪除等支持快捷鍵操作,。---硬件條件和安裝尺寸不發(fā)生變化,。 河南專業(yè)AOI系統(tǒng)存在的主要問題是，當(dāng)一些檢查對象是不可見的,，或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了,。

模板匹配就是先設(shè)定已知模板，已知模板是AOI檢測中沒有缺陷的實物影像或較小重復(fù)單元影像,，通常情況下PCBAOI檢測中以實物影像為已知模板,，F(xiàn)PD AOI檢測中則是較小重復(fù)單元,。將采集到的圖像與模板影像進(jìn)行重合比對，然后平移到下一個單元進(jìn)行同樣比對,，出現(xiàn)灰階有差異的部分就被懷疑為缺陷,，這里我們給灰階差異設(shè)定一個閾值，當(dāng)灰階差超過設(shè)定閾值后,，就被判定為真正的缺陷,。從細(xì)節(jié)上講，閾值的設(shè)定過于嚴(yán)格出現(xiàn)誤判的概率就會增加,，而閾值設(shè)定過于寬松漏檢出的概率就會增加,，因此，被檢測物體的特征提取可以提高比對的對位精度,，進(jìn)而對檢測結(jié)果起到了決定性的作用,。

  隨著電子技術(shù)、圖像傳感技術(shù)和計算機技術(shù)的快速發(fā)展,，AOI（自動光學(xué)）檢測技術(shù)以其自動化,、非接觸、速度快,、精度高,、穩(wěn)定性高等優(yōu)點，成為表面缺陷檢測的重要手段,，補足智能化生產(chǎn)線上的品質(zhì)把控關(guān)。AOI是興趣面,，可以較好體現(xiàn)范圍,，也就是說邊界更加明晰，AOI其實屬性之一就是POI,，采用UID標(biāo)記,。AOI就是有邊界的POI，那么我們就可以根據(jù)POI獲取AOI來驗證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,。特別是研究街道尺度的,，加上POI和AOI數(shù)據(jù)，對城市功能分區(qū),，城市熱環(huán)境,、城市灰綠地等等都非常有用。在線AOI光學(xué)檢測能夠針對廠家的多個參數(shù)進(jìn)行檢測,，基本上產(chǎn)品的所有需要檢測的部位,，并且檢測出更加準(zhǔn)確。

在現(xiàn)代工業(yè)自動化生產(chǎn)中,，連續(xù)大批量生產(chǎn)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(yè)難以提高良率的重要瓶頸，并且在經(jīng)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(fā)現(xiàn),，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(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進(jìn)一步升級的重要基石,。AOI自動光學(xué)檢測設(shè)備的優(yōu)點就是可以取代以前SMT爐前,，而且可以比人眼更精確的判斷出SMT的打件組裝缺點。江西智能AOI外觀檢測

簡單來說貨真價實的AOI檢測儀模擬和拓展了人類眼,、手的功能,，利用光學(xué)成像方法模擬人眼的的視覺成像功能。aivsAOI光學(xué)檢測

AI視覺檢測代替人工檢測實現(xiàn)了非接觸,、高效率,、高精度的檢測優(yōu)勢，在工業(yè)檢測中成為一種剛需,。它通過相機拍照獲取圖像,、對圖像進(jìn)行識別、處理從而達(dá)到檢測的目的,。機器視覺可自動識別被測產(chǎn)品表面的缺陷,，如金屬外觀不良檢測、印刷電路板缺陷檢測等,。AI視覺為人類解放生產(chǎn)力提供了重要的支撐,，使現(xiàn)代的生產(chǎn)制造更加地智能化、自動化,。帶動了企業(yè)生產(chǎn)效益的提升,，進(jìn)而為整體經(jīng)濟的上漲貢獻(xiàn)了巨大的力量，經(jīng)濟與科技相互反饋,，AI視覺在未來將有更多的拓展性,、與更高的先進(jìn)性。aivsAOI光學(xué)檢測

深圳愛為視智能科技有限公司總部位于西麗街道曙光社區(qū)中山園路1001號TCL科學(xué)園區(qū)E3棟201之218,，是一家智能化設(shè)備設(shè)計,、研發(fā)、制造,、銷售,、服務(wù)；科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)；計算機軟件,、信息系統(tǒng)軟件的開發(fā),、銷售、服務(wù),；信息系統(tǒng)設(shè)計,、集成、運行維護(hù),、信息技術(shù)咨詢,、集成電路設(shè)計、研發(fā),、銷售,、服務(wù)；電子,、通信與自動控制技術(shù)研究,；計算機科學(xué)技術(shù)研究；企業(yè)管理咨詢（不限制項目）,；儀器儀表,、測量設(shè)備；信息傳輸,、軟件和信息技術(shù)服務(wù),；商業(yè)信息咨詢；從事電子商務(wù)（依法需經(jīng)批準(zhǔn)的項目,，經(jīng)相關(guān)部門批準(zhǔn)后方可開展經(jīng)營活動）,；投資興辦實業(yè)（具體項目）另行申報；投資咨詢（不含限制項目）,。許可經(jīng)營項目：集成電路制造,；電子設(shè)備工程安裝；電子自動化工程安裝,；監(jiān)控系統(tǒng)安裝；智能化系統(tǒng)安裝的公司,。愛為視深耕行業(yè)多年,，始終以客戶的需求為向?qū)В瑸榭蛻籼峁?**的智能視覺檢測設(shè)備,。愛為視致力于把技術(shù)上的創(chuàng)新展現(xiàn)成對用戶產(chǎn)品上的貼心,，為用戶帶來良好體驗。愛為視始終關(guān)注機械及行業(yè)設(shè)備市場,，以敏銳的市場洞察力,，實現(xiàn)與客戶的成長共贏。