一是分類,，即可以將產(chǎn)品分為合格和不合格，這是深度學(xué)習(xí)很重要的一個應(yīng)用,；二是定位,，即幫助使用者定位物體的位置和數(shù)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(chǎn)品進(jìn)行更精細(xì)的判別,。通過深度學(xué)習(xí)算法,，軟件可以自動學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)算法和制造業(yè)特有的數(shù)據(jù)提高檢測的精確度,；雖然深度學(xué)習(xí)在很多方面具有優(yōu)勢，不過也并不是所有任務(wù)都適用,。深度學(xué)習(xí)對瑕疵分類更有優(yōu)勢,。采用智能算法，自動框圖比例高,。湖南新一代智能AOI

    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(jì)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(jī)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(bǔ)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AOI研發(fā)AI+制造，讓檢測更簡單,。

在傳統(tǒng)機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)算法之間進(jìn)行對比對比和選擇,。一方面，相較于傳統(tǒng)機(jī)器視覺解決方案,，深度學(xué)習(xí)的一個明顯優(yōu)勢是高效壓縮視覺機(jī)器開發(fā)的時間,，目前深度學(xué)習(xí)算法在醫(yī)療、生命科學(xué),、食品等行業(yè)領(lǐng)域上都有一定較大程度的應(yīng)用發(fā)展,。深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)視覺專業(yè)應(yīng)用程序難題轉(zhuǎn)化為非視覺**能夠解決的問題。這樣一來,，使得機(jī)器視覺系統(tǒng)更簡單易用,。同時，計(jì)算機(jī)及相機(jī)檢測也更為精確,。機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)也要根據(jù)其應(yīng)用程序類型,、處理的數(shù)據(jù)量、處理能力進(jìn)行選擇,。

愛為視（Aivs）新一代智能AOI,，它能減少檢查的誤報(bào)，保證檢測程序無缺陷,。它可以檢查儲存起來的有缺陷的樣品,，在優(yōu)化階段，在這方面花時間的原因是為了不讓任何缺陷溜過去,。所有已知的缺陷都必須檢查,，同時要把允許出現(xiàn)的誤報(bào)數(shù)量做到盡可能減少。在針對減少誤報(bào)而對任何程序進(jìn)行調(diào)整時,，要檢查一下,，看看以前檢查出來的真正缺陷，是否得到維修站的證實(shí),。通過一系列的核實(shí),，保障檢查程序的質(zhì)量，用于專門的制造和核查,，同時對誤報(bào)進(jìn)行追蹤,。線掃描圖像傳感器的掃描寬度方向只有一個像素,，通過移動來獲得圖像，所有一般解析度比較好,。

    AOI檢測主要應(yīng)用領(lǐng)域包括PCB,、半導(dǎo)體和FPD面板。因AOI檢測主要應(yīng)用于PCB,、半導(dǎo)體及FPD等電子元器件生產(chǎn)過程中的檢測環(huán)節(jié),，幾乎每一個電子元器件都需要進(jìn)行瑕疵檢測，因此這些電子元器件的產(chǎn)量與AOI檢測的應(yīng)用結(jié)構(gòu)息息相關(guān),。因此,，AOI檢測行業(yè)應(yīng)用需求結(jié)構(gòu)主要通過PCB、半導(dǎo)體和FPD的產(chǎn)量比例來進(jìn)行測算得到,。經(jīng)初步測算,，PCB是目前我國主要的AOI應(yīng)用領(lǐng)域，大概占AOI檢測總規(guī)模的,。對于產(chǎn)品檢測來說,，利用AOI技術(shù)能夠有效提升產(chǎn)品檢測分析的準(zhǔn)確性和完整性。隨著電子制造產(chǎn)業(yè)鏈的進(jìn)一步整合,，檢測市場將不斷擴(kuò)容,，AOI技術(shù)在終端應(yīng)用將持續(xù)得到突破，應(yīng)用領(lǐng)域拓展將為AOI檢測服務(wù)和設(shè)備的需求增長增添動力,，市場規(guī)模存在較大成長空間,。 無需調(diào)閾值、容忍度,。河南智能AOI供應(yīng)

AOI檢測的工作邏輯可以簡單地分為圖像采集階段,，數(shù)據(jù)處理階段，圖像分析段和缺陷報(bào)告階段四個階段,。湖南新一代智能AOI

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(jì)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(jī)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)和識別湖南新一代智能AOI

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