關(guān)于元件長度公差,，不同的組件供應商,、電路板和無鉛焊料的供應商都不可能沒有任何直接的影響。優(yōu)良的AOI程序應該能夠應付這些這影響,。如果這些個別點的變化可以保持不變,，那么就能夠相當大地簡化AOI編程。經(jīng)研究得到的結(jié)論是,，由于無鉛產(chǎn)生的影響,，圖形對照系統(tǒng)無法得到適合的檢查結(jié)果，這是因為合格的樣品變化太大,。更加可行的方法是,，取出確定每道工藝和元件變化的特性。這些變化可以分成不同的等級,。如果在現(xiàn)在使用的工藝中,，出現(xiàn)了一個新的變化，就要增加一個級別,，來保證檢查的精確性,。所有認識到的和已知的缺陷都儲存起來，他們的類型和圖片可以用于AOI系統(tǒng)和全球數(shù)據(jù)庫里的檢查程序,。我們沒有必要把一塊不同缺陷的電路板保存起來用于詳細的檢查,。 軟件輔助建模：極速建模，一鍵智能搜索80多種器件,。江西在線AOI光學檢測

自動光學檢測（automatedopticalinspection,AOI）技術(shù),，也稱為機器視覺檢測（machinevisioninspection,MVI）技術(shù)或自動視覺檢測（automatedvisualinspection,AVI）技術(shù)。在有些行業(yè),，如平板顯示,、半導體、太陽能等制造行業(yè),，AOI這一術(shù)語更加流行,，被人知曉。但是AOI和MVI/AVI在概念和功能上還是有細微差別的,。從狹義上來說,，MVI是一種集成了圖像傳感技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、運動控制技術(shù),，在工業(yè)生產(chǎn)過程中,，執(zhí)行測量、檢測,、識別和引導等任務的一種新興的科學技術(shù),。MVI的基本原理可用圖1來表示，它采用光學成像方法（如相機,，或者一個復雜的光學成像系統(tǒng)）模擬人眼的的視覺成像功能,，用計算機處理系統(tǒng)代替人腦執(zhí)行數(shù)據(jù)處理，把結(jié)果反饋給執(zhí)行機構(gòu)（如機械手）代替人手完成各種規(guī)定的任務,。上海在線AOI插件爐前檢測可以利用數(shù)據(jù)庫實時保存檢測的狀態(tài)和結(jié)果,，幫助、分析產(chǎn)品出錯和誤檢原因,。

目前在產(chǎn)業(yè)界用得多的AOI系統(tǒng)是由相機,、鏡頭、光源,、計算機等通用器件集成的簡單光學成像與處理系統(tǒng),。如圖1所示，在光源照明下利用相機直接成像,，然后由計算機處理實現(xiàn)檢測,。這種簡單系統(tǒng)的優(yōu)點是成本低、集成容易,、技術(shù)門檻相對不高,，在制造過程中能夠代替人工檢測，滿足多數(shù)場合的要求,。但對于大幅面或復雜結(jié)構(gòu)物體的視覺檢測,，由于受到視場和分辨率（或精度）的相互制約，或生產(chǎn)節(jié)拍對檢測速度有特殊的要求,，單相機組成的AOI系統(tǒng)有時難以勝任,，因此可能需要有多個基本單元集成在一起，協(xié)同工作,，共同完成高難度檢測任務,。即采取一種多傳感器成像、高速分布式處理的AOI系統(tǒng)集成架構(gòu),。

易用性體現(xiàn)在：1、無需設置參數(shù),；上手快,；2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序,，自動框圖比例高,，支持持續(xù)補充學習,，學習后自動建模比例更高(80%+）；3,、根據(jù)客戶需要,，支持自定義器件名稱；4,、支持快速更改工單號,；5、支持批量復制,、粘貼,、剪切、刪除等快捷鍵操作,。具備持續(xù)學習的特性,，支持各種器件補充學習，學習之后可以自動框圖（同時減少誤報---真正的人工智能才具備此特性）,，支持多機種共線生產(chǎn),，可以同時6種機型共線生產(chǎn)，程序自動調(diào)用,，不用人為干預,，提高檢測效率AOI通常算法有模板匹配、DRC設計規(guī)則檢查,、CMTS形態(tài)檢查,。

AI視覺在很大程度上提升了測量目標的準確性，人眼分辨識別的能力往往有限,，對于極其微小的外觀缺陷識別檢測上具有一定的難度,，甚至無法實現(xiàn)，但是這些不足,，AI視覺都可以彌補,，比如它對于微米級的缺陷目標檢測可一步到位。人眼識別的速度與機器的速度對比也有很大的區(qū)別,，人眼的識別能力使得它識別的速度被限定,，AI視覺系統(tǒng)通過它強悍的機構(gòu)驅(qū)動，快速移動掃描,，搭載高精密相機,，以及硬件涉施，閃速抓拍,，能夠完成精確快速的識別,。AOI檢測方式分為離線半自動檢測和在線自動檢測兩種形式，從而實現(xiàn)生產(chǎn)制程的過程控制。在線AOI測試

AOI基于機器學習的缺陷檢測與分類,。江西在線AOI光學檢測

AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過1200或2000萬高分辨率的工業(yè)相機,，從電子電路板頂面拍照，通過AI人工技術(shù),，深度學習算法,、智能圖像分析，檢測電子電路板上插件元器件的缺件,、多件,、偏移、反向,、錯件,、浮高、OCV(文字識別）,、可支持測試色環(huán)電阻錯料,。本插件AOI設備可應用于波峰焊爐前或爐后，應用在爐后時,，可自動檢測板卡的旋轉(zhuǎn)角度,，保證元件的檢測正確性和穩(wěn)定性。AIVS-D系列在線PCBA插件AOI采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（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)絡（FeedforwardNeuralNetworks）,，是深度學習（deeplearning）的表示算法之一,。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺（visualperception）機制構(gòu)建，可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習,。作為圖像識別領(lǐng)域的算法之一,，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在學習數(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。 江西在線AOI光學檢測

深圳愛為視智能科技有限公司依托可靠的品質(zhì),，旗下品牌愛為視以高質(zhì)量的服務獲得廣大受眾的青睞,。愛為視經(jīng)營業(yè)績遍布國內(nèi)諸多地區(qū)地區(qū)，業(yè)務布局涵蓋智能視覺檢測設備等板塊,。我們在發(fā)展業(yè)務的同時,，進一步推動了品牌價值完善。隨著業(yè)務能力的增長,，以及品牌價值的提升,，也逐漸形成機械及行業(yè)設備綜合一體化能力。愛為視始終保持在機械及行業(yè)設備領(lǐng)域優(yōu)先的前提下,，不斷優(yōu)化業(yè)務結(jié)構(gòu),。在智能視覺檢測設備等領(lǐng)域承攬了一大批高精尖項目,，積極為更多機械及行業(yè)設備企業(yè)提供服務。