用雙眼觀察世界是人類與生俱來(lái)的、非常重要的生物功能之一，也是人類認(rèn)識(shí)世界和改造世界的主要途徑。而在漫長(zhǎng)的文明演化的道路中，為了彌補(bǔ)人類視覺(jué)的天然短板，看到更廣闊的世界，善于利用工具的人類發(fā)明了機(jī)器，從模仿人類視覺(jué)開(kāi)始，漸漸步入超越人類視覺(jué)的道路，隨著人工智能的步伐不斷演進(jìn)。早期機(jī)器局限于感光材料和技術(shù)只能記錄黑白色彩，直至19世紀(jì)末光學(xué)研究出現(xiàn)新的突破，彩色在攝影師帶有濾鏡的拍攝和后期合成中顯現(xiàn)，使得機(jī)器視覺(jué)邁上首步臺(tái)階。二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層接收二維或三維數(shù)組；三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層接收四維數(shù)組。山東插件AOI銷售

工控主機(jī)/操作系統(tǒng)：CPU：inteli59600KF，GPU：NVIDIA獨(dú)立顯卡顯存：8G/6G，內(nèi)存/硬盤(pán)存儲(chǔ)：16GDDR4/2T操作系統(tǒng)：Ubuntu.19.2LTS64bit顯示器：22寸/23.8寸FHD大視角顯示器網(wǎng)絡(luò)：千兆網(wǎng)卡

算法：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、先進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖形圖像處理、OCR等

檢測(cè)內(nèi)容：手插元器件的錯(cuò)件、漏件、極性反向、多插、歪斜、字符、條碼、二維碼等檢測(cè)

混板模式:可支持6種機(jī)型，程序自動(dòng)調(diào)用

生產(chǎn)的同時(shí)可編輯模板

遠(yuǎn)程調(diào)試/離線編程:支持客戶離線編程、客戶遠(yuǎn)程調(diào)控、遠(yuǎn)程調(diào)試

山東專業(yè)AOI生產(chǎn)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。

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。

特色功能：一、智能輔助建模：極速建模，無(wú)需設(shè)置參數(shù)，2.一鍵智能搜索80多種器件；二、易用性：1、無(wú)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(dòng)框圖比例高，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%+）；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(hào)；5、支持批量復(fù)制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作。三、遠(yuǎn)程調(diào)試/離線編程：支持客戶離線編程、客戶遠(yuǎn)程調(diào)控、遠(yuǎn)程調(diào)試；四、學(xué)習(xí)：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)；五、支持局部檢測(cè)：支持器件本體大部分特征相同，局部有差異的器件檢測(cè)。PCBA插件爐前缺陷檢測(cè)。

    AOI（automaticallyopticalinspection）是光學(xué)自動(dòng)檢測(cè)，顧名思義是通過(guò)光學(xué)系統(tǒng)成像實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)的一種手段，是眾多自動(dòng)圖像傳感檢測(cè)技術(shù)中的一種檢測(cè)技術(shù)，中心技術(shù)點(diǎn)如何獲得準(zhǔn)確且高質(zhì)量的光學(xué)圖像并加工處理。AOI檢測(cè)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生的背景是電子元件集成度與精細(xì)化程度高，檢測(cè)速度與效率更高，檢測(cè)零缺陷的發(fā)展需求。AOI檢測(cè)的比較大優(yōu)點(diǎn)是節(jié)省人力，降低成本，提高生產(chǎn)效率，統(tǒng)一檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和排除人為因素干擾，保證了檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性，可重復(fù)性和準(zhǔn)確性，及時(shí)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)步的現(xiàn)在，AOI檢測(cè)不僅只是一部檢測(cè)設(shè)備，對(duì)大量不良結(jié)果進(jìn)行分類和統(tǒng)計(jì)，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(lái)AOI檢測(cè)技術(shù)將在半導(dǎo)體與電子電路檢測(cè)中將會(huì)發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。 無(wú)需調(diào)閾值、容忍度。不需要設(shè)置參數(shù)的AOI檢測(cè)設(shè)備

AI視覺(jué)檢測(cè)（深度學(xué)習(xí)識(shí)別分類）。山東插件AOI銷售

本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, 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)（Feedforward Neural Networks），是深度學(xué)習(xí)（deep learning）的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺(jué)（visual perception）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(wèn)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(guò)分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別山東插件AOI銷售

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