如果把AI視覺(jué)比作一個(gè)個(gè)體，那么深度學(xué)習(xí)便成為這一個(gè)體中重要的機(jī)體之一，許多功能的存在直接來(lái)源且依賴(lài)于它。直觀點(diǎn)說(shuō)，深度學(xué)習(xí)算法成功運(yùn)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的實(shí)例如人臉識(shí)別、圖像**、物體檢測(cè)與追蹤等。人工檢測(cè)在早期的工業(yè)質(zhì)檢中占有一定的優(yōu)勢(shì)，但隨著生產(chǎn)科技的不端更新進(jìn)步，制造環(huán)節(jié)對(duì)于檢驗(yàn)水平的要求也越來(lái)越高，顯然人工檢查已無(wú)法滿(mǎn)足，檢測(cè)程度越來(lái)越復(fù)雜化和精密化使得機(jī)器視覺(jué)迫切需要被應(yīng)用其中來(lái)承擔(dān)、平衡生產(chǎn)的強(qiáng)度及壓力。使用插件爐前檢測(cè)可以將不良品攔截在爐前，從而降低成本，提高效率。山東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI光學(xué)檢測(cè)

愛(ài)為視（AIVS）新一代爐前智能插件檢測(cè)設(shè)備，為全球第1款不用設(shè)置參數(shù)的AOI！極速編程10分鐘上手之“SPC”功能：

1.提供實(shí)時(shí)實(shí)用的統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)；

2.能夠快速了解當(dāng)前品質(zhì)與效率狀況；

3.提供多樣統(tǒng)計(jì)的分析圖（例如ID錯(cuò)誤頻次、名稱(chēng)錯(cuò)誤頻次、直通率等）

柏拉圖和趨勢(shì)圖，便于管理者觀察主要問(wèn)題以及質(zhì)量趨勢(shì)！

“替代料添加”功能，只需要添加一個(gè)子模板，就可以輕松搞定替代料

愛(ài)為視（AIVS），專(zhuān)注插件檢測(cè)領(lǐng)域，以AI視覺(jué)帶領(lǐng)AOI變革。 江蘇爐前AOI系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常表示為互相交換信息的相互連接的“神經(jīng)元”系統(tǒng)。這些連接具有可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整的數(shù)字權(quán)重，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)輸入并能夠?qū)W習(xí)。由于它在目標(biāo)函數(shù)非常復(fù)雜且數(shù)據(jù)集很大的應(yīng)用程序中的表現(xiàn)令人滿(mǎn)意，它已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。在深度學(xué)習(xí)中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)提取特征。我們不需要拍攝圖像和手動(dòng)計(jì)算如顏色分布，圖像直方圖，不同的顏色計(jì)數(shù)等，我們只需要在提供原始圖像。深度學(xué)習(xí)有助于推進(jìn)自動(dòng)化進(jìn)程。

當(dāng)今企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)，已經(jīng)不允許哪怕是0.1%的缺陷存在。有些時(shí)候，如微小尺寸的精確快速測(cè)量，形狀匹配，顏色辨識(shí)等，用人眼根本無(wú)法連續(xù)穩(wěn)定地進(jìn)行，其它物理量傳感器也難有用武之地。在現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，涉及到各種各樣的檢查、測(cè)量和零件識(shí)別應(yīng)用，例如汽車(chē)零配件尺寸檢查和自動(dòng)裝配的完整性檢查，電子裝配線的元件自動(dòng)定位，飲料瓶蓋的印刷質(zhì)量檢查，產(chǎn)品包裝上的條碼和字符識(shí)別等。這類(lèi)應(yīng)用的共同特點(diǎn)是連續(xù)大批量生產(chǎn)、對(duì)外觀質(zhì)量的要求非常高。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)在半導(dǎo)體行業(yè)的使用早在20幾年前便已開(kāi)始。

使用標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，我們需要手動(dòng)選擇圖像的相關(guān)特征，以訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。然后，模型在對(duì)新對(duì)象進(jìn)行分析和分類(lèi)時(shí)引用這些特征。通過(guò)深度學(xué)習(xí)的工作流程，可以從圖像中自動(dòng)提取相關(guān)功能。另外，深度學(xué)習(xí)是一種端到端的學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)被賦予原始數(shù)據(jù)和分類(lèi)等任務(wù)，并且可以自動(dòng)完成。另一個(gè)關(guān)鍵的區(qū)別是深度學(xué)習(xí)算法與數(shù)據(jù)縮放，而淺層學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)收斂。深度學(xué)習(xí)摧枯拉朽般地實(shí)現(xiàn)了各種任務(wù)，使得似乎所有的機(jī)器輔助功能都變?yōu)榭赡?。?duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究始于二十世紀(jì)80至90年代，時(shí)間延遲網(wǎng)絡(luò)和LeNet-5是較早出現(xiàn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。安徽爐前AOI光學(xué)檢測(cè)

實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)在插件檢測(cè)領(lǐng)域的落地應(yīng)用。山東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI光學(xué)檢測(cè)

愛(ài)為視（Aivs）新一代智能AOI運(yùn)用高速高精度視覺(jué)處理技術(shù)自動(dòng)檢測(cè)PCB板上各種不同帖裝錯(cuò)誤及焊接缺陷。PCB板的范圍可從細(xì)間距高密度板到低密度大尺寸板，并可提供在線檢測(cè)方案，以提高生產(chǎn)效率,及焊接質(zhì)量。通過(guò)使用愛(ài)為視（Aivs）新一代智能AOI作為減少缺陷的工具，在裝配工藝過(guò)程的早期查找和消除錯(cuò)誤，以實(shí)現(xiàn)良好的過(guò)程控制。早期發(fā)現(xiàn)缺陷將避免將壞板送到隨后的裝配階段，愛(ài)為視（Aivs）新一代智能AOI將減少修理成本將避免報(bào)廢不可修理的電路板。山東不需要設(shè)置參數(shù)的AOI光學(xué)檢測(cè)

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