網(wǎng)絡(luò)：千兆網(wǎng)卡結(jié)構(gòu)簡約，便于快速安裝Simplestructureeasytoinstallquickly落地式安裝,，無需改動流水線Floormounted,noneedtochangetheassemblyline在線無感檢測,，PCBA流過快速給出結(jié)果On-linesensorlessdetection,PCBAflowthroughthefastgivesresults寬度與高度可調(diào)，適應(yīng)性強Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色檢測項目（黑電感字符檢測,、器件與底板同色的器件檢測,、鋁電容頂部字符識別、黑灰電容字符識別,、電池座方向識別,、小鐵片檢測、聚丙烯電容字符識別,、電線檢測,、變壓器字符識別、晶振字符識別,、螺紋/光頭射頻頭檢測,、蜂鳴器方向檢測、東倒西歪的電容極性識別）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）機制構(gòu)建，可以進行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí),。作為圖像識別領(lǐng)域的中心算法之一,，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,，再通過分類器進行學(xué)習(xí)和識別。 以目前AOI（自動光學(xué)檢測）技術(shù)在PCB行業(yè)滲透率較高,，復(fù)雜化趨勢以及制造行業(yè)整體對智能化變革的需求,。河南爐前AOI光學(xué)檢測

易用性：1、無需設(shè)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(xué)習(xí),，學(xué)習(xí)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(fù)制,、粘貼,、剪切、刪除等快捷鍵操作多重智能算法檢測：1,、智能識別鋁電容頂部字符,；2、智能識別黑灰電容字符,；3,、智能識別黑電感字符或方向；4,、智能識別電池座方向,；5、小鐵片檢測,；6,、智能識別聚丙烯電容字符；7,、電線檢測,；8,、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測,；9、智能識別變壓器字符,；10,、智能識別蜂鳴器方向；11,、智能識別晶振字符,；12、智能識別東倒西歪的電容極性,。13,、三極管方向檢測；14、橋堆方向檢測安徽新一代AOI設(shè)備愛為視新一代智能插件AOI,，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、先進深度學(xué)習(xí)模型，計算機視覺,、圖形圖像處理等技術(shù),。

中國機器視覺起步于80年代的技術(shù)引進，隨著98年半導(dǎo)體工廠的整線引進,，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,。

    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）機制構(gòu)建,，可以進行監(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,。 相關(guān)值大于或等于臨界相關(guān)值的為正常圖像，為異常圖像本社導(dǎo)入的AOI設(shè)備采用歸一化的彩色相關(guān)算法,。

AOI檢測原理是采用攝像技術(shù)將被檢測物體的反射光強以定量化的灰階值輸出,，通過與標(biāo)準(zhǔn)圖像的灰階值進行比較，分析判定缺陷并進行分類的過程,。與人工檢查做一個形象的比喻,，AOI采用的普通LED或特殊光源相當(dāng)于人工檢查時的自然光，AOI采用的光學(xué)傳感器和光學(xué)透鏡相當(dāng)于人眼,，AOI的圖像處理與分析系統(tǒng)就相當(dāng)于人腦,，即“看”與“判”兩個環(huán)節(jié)。因此,，AOI檢測的工作邏輯可以簡單地分為圖像采集階段（光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集）,，數(shù)據(jù)處理階段（數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換），圖像分析段（特征提取與模板比對）和缺陷報告階段四個階段（缺陷大小類型分類等）,。為了支持和實現(xiàn)AOI檢測的上述四個功能,，AOI設(shè)備的硬件系統(tǒng)也就包括工作平臺，成像系統(tǒng),，圖像處理系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)四個部分，是一個集成了機械,，自動化,，光學(xué)和軟件等多學(xué)科的自動化設(shè)備,。隨著電子技術(shù)、圖像傳感技術(shù)和計算機技術(shù)的快速發(fā)展,，AOI技術(shù)成為表面缺陷檢測的重要手段,。河南爐前AOI光學(xué)檢測

目前常用的圖像識別算法為灰度相關(guān)算法，通過計算歸一化的相關(guān)來量化檢測圖像和標(biāo)準(zhǔn)圖像之間的相似程度,。河南爐前AOI光學(xué)檢測

在傳統(tǒng)機器視覺和深度學(xué)習(xí)算法之間進行對比對比和選擇,。一方面，相較于傳統(tǒng)機器視覺解決方案,，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,，使得機器視覺系統(tǒng)更簡單易用,。同時，計算機及相機檢測也更為精確,。機器視覺與深度學(xué)習(xí)也要根據(jù)其應(yīng)用程序類型,、處理的數(shù)據(jù)量、處理能力進行選擇,。河南爐前AOI光學(xué)檢測

深圳愛為視智能科技有限公司位于西麗街道曙光社區(qū)中山園路1001號TCL科學(xué)園區(qū)E3棟201之218,。公司業(yè)務(wù)分為智能視覺檢測設(shè)備等，目前不斷進行創(chuàng)新和服務(wù)改進,，為客戶提供良好的產(chǎn)品和服務(wù),。公司將不斷增強企業(yè)重點競爭力，努力學(xué)習(xí)行業(yè)知識,，遵守行業(yè)規(guī)范,，植根于機械及行業(yè)設(shè)備行業(yè)的發(fā)展。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(shù)理念，飛快響應(yīng)客戶的變化需求,。