AOI檢測技術(shù)應(yīng)運而生的背景是電子元件集成度與精細(xì)化程度高,，檢測速度與效率更高，檢測零缺陷的發(fā)展需求,。AOI檢測的比較大的優(yōu)點是節(jié)省人力,，降低成本,，提高生產(chǎn)效率，統(tǒng)一檢測標(biāo)準(zhǔn)和排除人為因素干擾,，保證了檢測結(jié)果的穩(wěn)定性,，可重復(fù)性和準(zhǔn)確性，及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的不良,，確保出貨質(zhì)量,。在人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)發(fā)展進(jìn)步中，AOI檢測不僅是一部檢測設(shè)備,，對大量不良結(jié)果進(jìn)行分類和統(tǒng)計,，可以發(fā)現(xiàn)不良發(fā)生的原因，在工藝改善和生產(chǎn)良率提升中也正逐步發(fā)揮著更重要的作用,，因此,，可以預(yù)期未來AOI檢測技術(shù)將在半導(dǎo)體與電子電路檢測中將會發(fā)揮越來越重要的作用。AOI檢測技術(shù)應(yīng)運而生的背景是電子元件集成度與精細(xì)化程度高,，檢測速度與效率更高,，檢測零缺陷的發(fā)展需求。福建插件AOI升級換代

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,。河南不需要設(shè)置參數(shù)的AOI檢測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,。

在傳統(tǒng)機器視覺和深度學(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(jìn)行選擇,。

    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、橋堆方向檢測支持客戶離線編程,、客戶遠(yuǎn)程調(diào)控,、遠(yuǎn)程調(diào)試1、支持系統(tǒng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練,，學(xué)習(xí)越多效果越好,；2、支持本地學(xué)習(xí),。 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,，分析判定缺陷并進(jìn)行分類的過程。

愛為視（Aivs）新一代智能AOI,，它能減少檢查的誤報,，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)的誤報數(shù)量做到盡可能減少,。在針對減少誤報而對任何程序進(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。通過一系列的核實,，保障檢查程序的質(zhì)量,，用于專門的制造和核查,，同時對誤報進(jìn)行追蹤。AOI自動光學(xué)檢測設(shè)備的優(yōu)點就是可以取代以前SMT爐前,，而且可以比人眼更精確的判斷出SMT的打件組裝缺點,。江蘇不需要設(shè)置參數(shù)的AOI設(shè)備

伴隨著元器件的微型化、細(xì)間距化等密度特征越來越明顯,，生產(chǎn)品質(zhì)以及產(chǎn)能的需求不斷擴增,。福建插件AOI升級換代

AIVS-D系列在線PCBA插件AOI通過1200或2000萬高分辨率的工業(yè)相機，從電子電路板頂面拍照,，通過AI人工技術(shù),，深度學(xué)習(xí)算法、智能圖像分析,，檢測電子電路板上插件元器件的缺件,、多件、偏移,、反向,、錯件、浮高,、OCV(文字識別）,、可支持測試色環(huán)電阻錯料。本插件AOI設(shè)備可應(yīng)用于波峰焊爐前或爐后,，應(yīng)用在爐后時,，可自動檢測板卡的旋轉(zhuǎn)角度，保證元件的檢測正確性和穩(wěn)定性,。AIVS-D系列在線PCBA插件AOI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)絡(luò)（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(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,。福建插件AOI升級換代

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