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

1.提供實時實用的統(tǒng)計分析數據；

2.能夠快速了解當前品質與效率狀況,；

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）,，專注插件檢測領域，以AI視覺帶領AOI變革。 卷積神經網絡的輸入層可以處理多維數據,。廣東新一代AOI生產

愛為視（Aivs）,，新一代智能插件AOI，有小批量多品種4條插件線的板子,，通過移栽機共用一條波峰焊,，愛為視插件爐前檢查設備支持4-6款產品同時混板檢測，有效攔截錯/漏/反/多等問題,，模板自動切換,，無需人員調試，贏得客戶信賴,！

本公司產品基本功能有：一,、“不良品顯示:一聽、二看,、三聚焦”,；二、“追溯：可以實時輸出,，支持按條碼,、二維碼、機型,、時間等維度進行追溯,，支持MES對接”；三,、“多機種共線生產：可以支持六種板子同時過流水線,，模板自動調用”。

插件AOI設備愛為視DIP 插件爐前檢測-落地式可檢PCBA尺寸：寬度400mm,，長度不限,；可選配寬度750mm，長度不限,。

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,。

深度學習是人工智能的**性的突破,，大幅提高了機器學習、機器視覺,、智能分析處理能力,帶來行業(yè)的變革,、人工智能的熱潮，深度學習應用到外觀缺陷檢測,，使缺陷檢測變得不再復雜,、改變了傳統(tǒng)算法易受復雜背景等因素的影響、更準確的提高的產品的缺陷分類,，深度學習技術的應用將產品檢測的檢出率,、漏檢率、過殺率等指標不斷提升,，防止不良產品流出到客戶端,，實時的數據反饋系統(tǒng)能夠及時的將產品數據反饋出來，對提升改善品質提供參考依據,。會操作電腦的產線員工即可使用,。

人工智能成為了時下科技的關鍵詞之一，生活中有越來越多的人工智能產物走進我們的視野,，其中AI視覺的這一產業(yè)鏈也在迅速地延伸,，AI視覺中的各種硬件和算法也隨之衍生，AI視覺主要通過對圖像的分析處理進而識別得出相應需要的視覺結果,。AI視覺的產生給現代企業(yè)的生產制造提供了更高效的檢測方式,，同時帶來了更多的機遇，AI視覺檢測的優(yōu)勢遠遠超越了人工檢測,。 而在現實中的生產檢測中,，AI視覺的亮點則在多方面呈現。愛為視（AIVS）視覺檢測設備,，更是走在行業(yè)前列深度學習的概念源于人工神經網絡的研究,。廣東新一代AOI生產

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,。廣東新一代AOI生產

深度學習可以讓那些擁有多個處理層的計算模型來學習具有多層次抽象的數據的表示。這些方法在許多方面都帶來了明顯的改善,，包括先進的語音識別,、視覺對象識別、對象檢測和許多其它領域。深度學習能夠發(fā)現大數據中的復雜結構,。深度卷積網絡在處理圖像,、視頻、語音和音頻方面帶來了突破,，而遞歸網絡在處理序列數據,，比如文本和語音方面表現出了閃亮的一面。 深度學習就是一種特征學習方法,，把原始數據通過一些簡單的但是非線性的模型轉變成為更高層次的,，更加抽象的表達。通過足夠多的轉換的組合,，非常復雜的函數也可以被學習,。廣東新一代AOI生產

深圳愛為視智能科技有限公司主要經營范圍是機械及行業(yè)設備，擁有一支專業(yè)技術團隊和良好的市場口碑,。公司業(yè)務涵蓋智能視覺檢測設備等,，價格合理，品質有保證,。公司注重以質量為中心,，以服務為理念，秉持誠信為本的理念,，打造機械及行業(yè)設備良好品牌,。愛為視立足于全國市場，依托強大的研發(fā)實力,，融合前沿的技術理念,，飛快響應客戶的變化需求。