人工智能成為了時下科技的關(guān)鍵詞之一，生活中有越來越多的人工智能產(chǎn)物走進我們的視野，其中AI視覺的這一產(chǎn)業(yè)鏈也在迅速地延伸，AI視覺中的各種硬件和算法也隨之衍生，AI視覺主要通過對圖像的分析處理進而識別得出相應需要的視覺結(jié)果。AI視覺的產(chǎn)生給現(xiàn)代企業(yè)的生產(chǎn)制造提供了更高效的檢測方式，同時帶來了更多的機遇，AI視覺檢測的優(yōu)勢遠遠超越了人工檢測。 而在現(xiàn)實中的生產(chǎn)檢測中，AI視覺的亮點則在多方面呈現(xiàn)。愛為視（AIVS）視覺檢測設(shè)備，更是走在行業(yè)前列。人認識物體是通過光線反射回來的量進行判斷，反射量多為亮，反射量少為暗。AOI與人判斷原理相同。湖北爐前AOI

    AOI（automaticallyopticalinspection）是光學自動檢測，顧名思義是通過光學系統(tǒng)成像實現(xiàn)自動檢測的一種手段，是眾多自動圖像傳感檢測技術(shù)中的一種檢測技術(shù)，中心技術(shù)點如何獲得準確且高質(zhì)量的光學圖像并加工處理。AOI檢測技術(shù)應運而生的背景是電子元件集成度與精細化程度高，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)一檢測標準和排除人為因素干擾，保證了檢測結(jié)果的穩(wěn)定性，可重復性和準確性，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)展進步的現(xiàn)在，AOI檢測不僅只是一部檢測設(shè)備，對大量不良結(jié)果進行分類和統(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，可以預期未來AOI檢測技術(shù)將在半導體與電子電路檢測中將會發(fā)揮越來越重要的作用。 湖北專業(yè)AOI系統(tǒng)愛為視是插件爐前錯、漏、反、多等缺陷檢測方案供應商。

    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），是深度學習（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)督學習和非監(jiān)督學習。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)在學習數(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習和識別。

    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），是深度學習（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)督學習和非監(jiān)督學習。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)在學習數(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習和識別。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。 圖像傳感器是AOI系統(tǒng)采集圖像的基礎(chǔ)，目前市面上大多數(shù)廠商選擇使用面陣相機。

    AOI檢測主要應用領(lǐng)域包括PCB、半導體和FPD面板。因AOI檢測主要應用于PCB、半導體及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行瑕疵檢測，因此這些電子元器件的產(chǎn)量與AOI檢測的應用結(jié)構(gòu)息息相關(guān)。因此，AOI檢測行業(yè)應用需求結(jié)構(gòu)主要通過PCB、半導體和FPD的產(chǎn)量比例來進行測算得到。經(jīng)初步測算，PCB是目前我國主要的AOI應用領(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)品檢測分析的準確性和完整性。隨著電子制造產(chǎn)業(yè)鏈的進一步整合，檢測市場將不斷擴容，AOI技術(shù)在終端應用將持續(xù)得到突破，應用領(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。 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，光學和軟件等多學科的自動化設(shè)備。江西專業(yè)AOI外觀檢測

一般都將離線AOI檢測設(shè)備設(shè)置在生產(chǎn)線的中段，在這個位置，設(shè)備可以產(chǎn)生的過程控制信息。湖北爐前AOI

AOI（automaticallyopticalinspection）是光學自動檢測，顧名思義是通過光學系統(tǒng)成像實現(xiàn)自動檢測的一種手段，是眾多自動圖像傳感檢測技術(shù)中的一種檢測技術(shù)，中心技術(shù)點如何獲得準確且高質(zhì)量的光學圖像并加工處理。AOI檢測技術(shù)應運而生的背景是電子元件集成度與精細化程度高，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)一檢測標準和排除人為因素干擾，保證了檢測結(jié)果的穩(wěn)定性，可重復性和準確性，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)展進步的，AOI檢測不僅只是一部檢測設(shè)備，對大量不良結(jié)果進行分類和統(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，可以預期未來AOI檢測技術(shù)將在半導體與電子電路檢測中將會發(fā)揮越來越重要的作用。湖北爐前AOI

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科學園區(qū)E3棟201之218。公司自成立以來，以質(zhì)量為發(fā)展，讓匠心彌散在每個細節(jié)，公司旗下智能視覺檢測設(shè)備深受客戶的喜愛。公司將不斷增強企業(yè)重點競爭力，努力學習行業(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。愛為視憑借創(chuàng)新的產(chǎn)品、專業(yè)的服務(wù)、眾多的成功案例積累起來的聲譽和口碑，讓企業(yè)發(fā)展再上新高。