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(guī)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(yè)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(yōu)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(yōu)勢。PCBA插件爐前缺陷檢測,。湖北插件AOI檢測設備

一臺機器視覺設備通?？梢园喾N配置以及多種原理,、算法，這主要還是取決與對設備功能的需求及結構設計的復雜程度,。而其中,，運用深度學習算法不單單可以代替人力實現日常檢測，還擁有計算機系統(tǒng)的強悍的性能速度,，這在很大程度上加快了整體生產的進程,。就進一步分析而言，深度學習算法為圖像的分析處理進一步概念化,、完整化,。 相較于傳統(tǒng)的圖像處理，深度學習更具有自學算法模式,，可以根據標記的現有對圖像,，對其好壞來進行判斷。廣東智能AOI設備愛為視專注智能視覺,，見證中國好品質,。

人類的感知系統(tǒng)，有83％以上是通過人眼來完成的,，而人類的眼睛又是所有動物里面綜合性能排前列的,，其圖像包含的信息量是非常巨大的。不僅要用到單個的立體視覺成像,，還要用到整體視覺能力,，所以人眼的立體視覺能力和顏色辨別能力遠超過動物的眼睛。其中,，對個體的感知是人眼基本的功能——對自身和對象位移的測量,，尺寸的測量。而主要的功能是對自身以及對象位置的測量,，比如走了多少,，轉了多少，這是一種對空間環(huán)境的感知和判斷,。

在現代工業(yè)自動化生產中,，連續(xù)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(yè)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(fā)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(yè)進一步升級的重要基石,。愛為視插件爐前檢測助力客戶實現品質到價值的連接。

一般而言,，通過算法產生的數據集幾乎含括每個缺陷類型100個以上圖像,，利用網絡建立對應模型，從而實現對所輸入圖像的對象進行識別和分類,。簡單舉例,，現代的食品制造公司所采用的視覺檢測設備通常有深度學習算法，這一功能便能直接輔助檢測包裝上是否存在某些特定圖像,、字符等,。 深度學習更善于解決復雜外觀表面及缺陷。比如旋轉時掃查零件表面的突出特征如劃痕,、凹痕等,，深度學習在定位、識別,、分類等各項細分功能中對于圖像處理有一個好處以及相對于傳統(tǒng)機器視覺的不同之處,，即它擁有在概念基礎上對零件外觀進行概念化和概括的能力。愛為視是插件爐前錯,、漏,、反、多等缺陷檢測方案供應商,。湖北遠程操控AOI檢測

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深度學習的工作流程大致可概括為標注、訓練和推理,。首先,，人工收集和采集圖像，標注特征,，形成數據,；然后，將這些數據喂給計算機,，讓計算機進行訓練,，生成網絡進行評估，如果這個網絡的性能符合要求,，就可以上線,，實現檢測。網絡在上線之后,，會產生大量的數據，這些數據又可以變成新的樣本，通過加入數據,，進行迭代優(yōu)化,，讓網絡和檢測系統(tǒng)越來越好。在深度學習的過程中,，建立一個高質量的訓練數據集非常關鍵,。高質量訓練數據集對于成功部署深度學習解決方案至關重要，邊緣情況或者標記不當的數據,，會使網絡混亂,，而標記良好、內部一致的數據集的效果會更佳,，訓練圖像必須在其所表示的類別中具備典型,，訓練圖像樣式必須盡量貼近系統(tǒng)部署時會遇到的圖像。湖北插件AOI檢測設備

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