湖南AOI研發(fā)

比如客戶需要分出缺陷種類，他們用傳統(tǒng)方法花了兩個月時間調好之后，如果換另外一種物料，又得重新調，這種情況便適合使用深度學習。然而對于沒有進行訓練的缺陷出現，深度學習就沒有辦法檢測出來。如果生產的過程中出現這種情況，用傳統(tǒng)的方法和深度學習一起應用，傳統(tǒng)的方法解決傳統(tǒng)的、快速的問題，甚至把合格品分出來，再用深度工具去做一些瑕疵的分類。隨著智能化水平不斷提高，不斷發(fā)現實際應用中的問題，并優(yōu)化產品解決方案是企業(yè)能夠站穩(wěn)市場位置的一個重要關鍵點。新一代智能插件AOI極速編程，10分鐘上手。湖南AOI研發(fā)

愛為視（Aivs），新一代智能插件AOI，與傳統(tǒng)AOI比較大的區(qū)別在于：操作非常簡便，只要有員工會使用電腦的那么就可以進行操作！，本公司主要采用的是：卷積神經網絡并且利用先進的深度學習模型、計算機視覺，圖形圖像處理等等技術，以原始圖像作為輸入，一部分是特征的提取，（通過卷積、池化、jihuo函數等），另一部分則是識別分類（全連接層）！只需要在線抓拍首件，系統(tǒng)便能輔助建模，一鍵智能搜索80幾種器件。非常便利，簡單上手。湖南AOI研發(fā)支持器件局部有差異的器件檢測。

深度學習可以讓那些擁有多個處理層的計算模型來學習具有多層次抽象的數據的表示。這些方法在許多方面都帶來了明顯的改善，包括先進的語音識別、視覺對象識別、對象檢測和許多其它領域。深度學習能夠發(fā)現大數據中的復雜結構。深度卷積網絡在處理圖像、視頻、語音和音頻方面帶來了突破，而遞歸網絡在處理序列數據，比如文本和語音方面表現出了閃亮的一面。 深度學習就是一種特征學習方法，把原始數據通過一些簡單的但是非線性的模型轉變成為更高層次的，更加抽象的表達。通過足夠多的轉換的組合，非常復雜的函數也可以被學習。

在現代工業(yè)自動化生產中，連續(xù)大批量生產中每一個制作過程都是有一定的次品率的，單獨去看雖然比率很小，但是相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的重要瓶頸，并且在經過完整制程后再次去剔除次品，成本會高很多（例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發(fā)現，那么返修的成本將會是原成本的100倍以上），因此及時檢測以及次品剔除對質量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進一步升級的重要基石。愛為視是插件爐前錯、漏、反、多等缺陷檢測方案供應商。

一是分類，即可以將產品分為合格和不合格，這是深度學習很重要的一個應用；二是定位，即幫助使用者定位物體的位置和數量；三是分割，即可以找到缺陷的輪廓，基于缺陷的輪廓和大小，對產品進行更精細的判別。通過深度學習算法，軟件可以自動學習瑕疵的特征，使得無規(guī)律圖像的分析變得可能；在精確度方面，可通過深度學習算法和制造業(yè)特有的數據提高檢測的精確度；雖然深度學習在很多方面具有優(yōu)勢，不過也并不是所有任務都適用。深度學習對瑕疵分類更有優(yōu)勢。愛為視DIP 插件爐前檢測，使用的是22寸/23.8寸FHD大視角顯示器。湖南AOI研發(fā)

視覺檢測系統(tǒng)可以用于五金件外觀尺寸及缺陷檢測。湖南AOI研發(fā)

易用性體現在：1、無需設置參數；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)補充學習，學習后自動建模比例更高(80%+）；3、根據客戶需要，支持自定義器件名稱；4、支持快速更改工單號；5、支持批量復制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作。具備持續(xù)學習的特性，支持各種器件補充學習，學習之后可以自動框圖（同時減少誤報---真正的人工智能才具備此特性），支持多機種共線生產，可以同時6種機型共線生產，程序自動調用，不用人為干預，提高檢測效率湖南AOI研發(fā)

深圳愛為視智能科技有限公司主營品牌有愛為視，發(fā)展規(guī)模團隊不斷壯大，該公司其他型的公司。公司是一家有限責任公司企業(yè)，以誠信務實的創(chuàng)業(yè)精神、專業(yè)的管理團隊、踏實的職工隊伍，努力為廣大用戶提供***的產品。公司擁有專業(yè)的技術團隊，具有智能視覺檢測設備等多項業(yè)務。愛為視順應時代發(fā)展和市場需求，通過**技術，力圖保證高規(guī)格高質量的智能視覺檢測設備。