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(gè)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(duì)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(dòng)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(shì),，不過也并不是所有任務(wù)都適用。深度學(xué)習(xí)對(duì)瑕疵分類更有優(yōu)勢(shì),。無需設(shè)置參數(shù)：1.采用智能算法,、自動(dòng)框圖比例高；2.無需抽色,、無需調(diào)飽和度,、色相、無需調(diào)容忍度,、閾值,。上海aivsAOI檢測設(shè)備

    AOI檢測原理:通過攝像技術(shù)將被檢測物體的反射光強(qiáng)，以定量化的灰階值輸出,，通過與標(biāo)準(zhǔn)圖像的灰階值進(jìn)行比較,，分析判定缺陷并進(jìn)行分類的過程。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(gè)環(huán)節(jié)，在整個(gè)AOI檢測中,，其工作邏輯可以簡單地分為：Step1：圖像采集階段（光學(xué)掃描和數(shù)據(jù)收集）,；Step2：數(shù)據(jù)處理階段（數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換）；Step3：圖像分析段（特征提取與模板比對(duì)）,；Step4：缺陷報(bào)告階段四個(gè)階段（缺陷大小類型分類等）,。在整個(gè)AOI系統(tǒng)運(yùn)作中，所有的判定基礎(chǔ)都是基于攝影得到的圖像,，因?yàn)閿z影得到的圖像被用于與系統(tǒng)中的模板做對(duì)比,，所以獲取圖像信息的精確性對(duì)于檢測結(jié)果非常重要！若圖像采集器看不清楚或看不到被檢測物體的特征點(diǎn),，那么也就無法談到準(zhǔn)確的檢出,。 湖南aivsAOI取而代之的是自動(dòng)檢測技術(shù)，其在生產(chǎn)中承擔(dān)著重要的角色,。對(duì)于裝配過程中錯(cuò)誤的前期查找,、消除起關(guān)鍵作用。

    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(dòng)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(qiáng)Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色檢測項(xiàng)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(shí)別、黑灰電容字符識(shí)別,、電池座方向識(shí)別,、小鐵片檢測、聚丙烯電容字符識(shí)別,、電線檢測,、變壓器字符識(shí)別、晶振字符識(shí)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(shí)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(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(shí)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(shí)有穩(wěn)定的表現(xiàn),。針對(duì)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(shí)別,。

模板匹配就是先設(shè)定已知模板,，已知模板是AOI檢測中沒有缺陷的實(shí)物影像或較小重復(fù)單元影像，通常情況下PCBAOI檢測中以實(shí)物影像為已知模板,，F(xiàn)PD AOI檢測中則是較小重復(fù)單元,。將采集到的圖像與模板影像進(jìn)行重合比對(duì)，然后平移到下一個(gè)單元進(jìn)行同樣比對(duì),，出現(xiàn)灰階有差異的部分就被懷疑為缺陷,，這里我們給灰階差異設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)灰階差超過設(shè)定閾值后,，就被判定為真正的缺陷,。從細(xì)節(jié)上講，閾值的設(shè)定過于嚴(yán)格出現(xiàn)誤判的概率就會(huì)增加,，而閾值設(shè)定過于寬松漏檢出的概率就會(huì)增加,，因此，被檢測物體的特征提取可以提高比對(duì)的對(duì)位精度，進(jìn)而對(duì)檢測結(jié)果起到了決定性的作用,。AOI是光學(xué)自動(dòng)檢測,，是眾多自動(dòng)圖像傳感檢測技術(shù)中的一種檢測技術(shù)，技術(shù)點(diǎn)如何獲得準(zhǔn)確并加工處理,。

    首先濾波的定義是將信號(hào)中特定波段頻率濾除的操作,，是抑制和防止干擾的一項(xiàng)重要措施。在AOI檢測中,，噪聲是造成圖像退化的因素之一,，起因是AOI圖像獲取，傳輸過程中,，外界雜散光,，光電二極管電子噪聲及溫度，光源的不穩(wěn)定不均勻,，機(jī)械系統(tǒng)的抖動(dòng),，傳感器溫度等原因?qū)е拢豢杀苊獾氖沟脠D像因含有噪音而變得模糊,。給圖像識(shí)別,，圖像切割等后續(xù)處理工作帶來了困難。因此,，為了獲得真實(shí)的圖像信息,，除去噪聲的濾波處理必不可少。濾波的過程簡單說就是圖像平滑技術(shù),，空域?yàn)V波與頻域?yàn)V波是濾波經(jīng)常采用的方法,。具體講空域?yàn)V波是一種鄰域處理方法，通過直接在圖像空間中對(duì)鄰域內(nèi)像素進(jìn)行處理,，達(dá)到平滑或銳化,，圖像空間中增強(qiáng)圖像的某些特征或者減弱圖像的某些特征。 若干個(gè)光電轉(zhuǎn)化器以行列的方式進(jìn)行排列形成矩陣就構(gòu)成了圖像傳感器,。湖南aivsAOI生產(chǎn)

主要用于生產(chǎn)問題明確,、數(shù)量和速度為關(guān)鍵因素、產(chǎn)品混合度高的產(chǎn)品的檢測,。上海aivsAOI檢測設(shè)備

    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(shí)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(shí)有穩(wěn)定的表現(xiàn),。針對(duì)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(shí)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(shí)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(dòng)建模比例更高（80%+）,；---自動(dòng)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,。 上海aivsAOI檢測設(shè)備

深圳愛為視智能科技有限公司是一家智能化設(shè)備設(shè)計(jì)、研發(fā),、制造,、銷售、服務(wù),；科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù),；計(jì)算機(jī)軟件、信息系統(tǒng)軟件的開發(fā),、銷售,、服務(wù),；信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)、集成,、運(yùn)行維護(hù),、信息技術(shù)咨詢、集成電路設(shè)計(jì),、研發(fā),、銷售、服務(wù),；電子,、通信與自動(dòng)控制技術(shù)研究；計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)研究,；企業(yè)管理咨詢（不限制項(xiàng)目）,；儀器儀表、測量設(shè)備,；信息傳輸,、軟件和信息技術(shù)服務(wù)；商業(yè)信息咨詢,；從事電子商務(wù)（依法需經(jīng)批準(zhǔn)的項(xiàng)目,，經(jīng)相關(guān)部門批準(zhǔn)后方可開展經(jīng)營活動(dòng)）；投資興辦實(shí)業(yè)（具體項(xiàng)目）另行申報(bào),；投資咨詢（不含限制項(xiàng)目）,。許可經(jīng)營項(xiàng)目：集成電路制造；電子設(shè)備工程安裝,；電子自動(dòng)化工程安裝,；監(jiān)控系統(tǒng)安裝；智能化系統(tǒng)安裝的公司,，是一家集研發(fā),、設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和銷售為一體的專業(yè)化公司,。愛為視深耕行業(yè)多年,，始終以客戶的需求為向?qū)В瑸榭蛻籼峁?**的智能視覺檢測設(shè)備,。愛為視致力于把技術(shù)上的創(chuàng)新展現(xiàn)成對(duì)用戶產(chǎn)品上的貼心,，為用戶帶來良好體驗(yàn)。愛為視始終關(guān)注機(jī)械及行業(yè)設(shè)備市場,，以敏銳的市場洞察力,，實(shí)現(xiàn)與客戶的成長共贏。