使用標(biāo)準(zhǔn)的機器學(xué)習(xí)的方法，我們需要手動選擇圖像的相關(guān)特征,，以訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型,。然后，模型在對新對象進(jìn)行分析和分類時引用這些特征,。通過深度學(xué)習(xí)的工作流程,，可以從圖像中自動提取相關(guān)功能。另外,，深度學(xué)習(xí)是一種端到端的學(xué)習(xí),，網(wǎng)絡(luò)被賦予原始數(shù)據(jù)和分類等任務(wù)，并且可以自動完成,。另一個關(guān)鍵的區(qū)別是深度學(xué)習(xí)算法與數(shù)據(jù)縮放,，而淺層學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)收斂。深度學(xué)習(xí)摧枯拉朽般地實現(xiàn)了各種任務(wù),，使得似乎所有的機器輔助功能都變?yōu)榭赡?。新一代智能插件AOI極速編程，10分鐘上手,。新一代智能AOI升級換代

中國機器視覺起步于80年代的技術(shù)引進(jìn),，隨著98年半導(dǎo)體工廠的整線引進(jìn)，也帶入機器視覺系統(tǒng),，06年以前國內(nèi)機器視覺產(chǎn)品主要集中在外資制造企業(yè),，規(guī)模都較小，06年開始,，工業(yè)機器視覺應(yīng)用的客戶群開始擴大到印刷,、食品等檢測領(lǐng)域，2011年市場開始高速增長,，隨著人工成本的增加和制造業(yè)的升級需求,，加上計算機視覺技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多機器視覺方案滲透到各領(lǐng)域,，缺陷檢測功能,，是機器視覺應(yīng)用得多的功能之一,，主要檢測產(chǎn)品表面的各種信息。安徽離線AOI系統(tǒng)愛為視專注智能視覺,，見證中國好品質(zhì),。

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取而代之的是自動檢測技術(shù)，其在生產(chǎn)中承擔(dān)著重要的角色,。運用自動光學(xué)檢測進(jìn)一步減少產(chǎn)品外觀缺陷,，對于裝配過程中錯誤的前期查找、消除起關(guān)鍵作用,。AOI采用視覺系統(tǒng)、和新型給光方式,、更高的放大倍數(shù)以及更為綜合,、復(fù)雜的處理技術(shù),，實現(xiàn)高速、高精度檢測,，AOI能夠檢驗大量元器件,，如矩形片式元件、電解電容器,、晶體管SOP等等,，實現(xiàn)對被檢元件的漏貼、焊料過?；虿蛔?、極性錯誤等缺陷的檢測。為適應(yīng)市場需求,，愛為視新一代智能插件檢測設(shè)備,，為客戶提供量身定制的PCBA插件檢測解決方案。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。

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。深度學(xué)習(xí)中計算機模型可以直接從圖像,、文本,、聲音來學(xué)習(xí)執(zhí)行分類任務(wù)。江蘇遠(yuǎn)程操控AOI檢測

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深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個領(lǐng)域，使計算機能通過架構(gòu)在線自學(xué)習(xí),。深度學(xué)習(xí)過程能獨自學(xué)習(xí)新事物,，通過將樣本圖像和其他所有圖像數(shù)據(jù)特征進(jìn)行比較判別，就可以得出某一類的屬性,；深度學(xué)習(xí)技術(shù)能獨自學(xué)習(xí)缺陷的某些特征,，精確地定義了相應(yīng)的問題缺陷。從而可以準(zhǔn)確地檢測不同類型的缺陷,。這個學(xué)習(xí)的過程現(xiàn)在只需要幾個小時,。盡可能地減少學(xué)習(xí)樣本所需的時間，并且識別準(zhǔn)確率也遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于手動編程設(shè)定的缺陷,。以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ),，愛為視智能新一代智能插件檢測設(shè)備為用戶企業(yè)帶來了降低成本、精細(xì)檢查,、實時監(jiān)控,、提升良率等價值，可解決客戶招工難,，熟練不易培養(yǎng)等問題,，幫助企業(yè)降本增效；新一代智能AOI升級換代

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