AOI（automaticallyopticalinspection）是光學自動檢測，顧名思義是通過光學系統成像實現自動檢測的一種手段，是眾多自動圖像傳感檢測技術中的一種檢測技術，中心技術點如何獲得準確且高質量的光學圖像并加工處理。AOI檢測技術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，檢測零缺陷的發展需求。AOI檢測的比較大優點是節省人力，降低成本，提高生產效率，統一檢測標準和排除人為因素干擾，保證了檢測結果的穩定性，可重復性和準確性，及時發現產品的不良，確保出貨質量。在人工智能技術與大數據發展進步的現在，AOI檢測不僅只是一部檢測設備，對大量不良結果進行分類和統計，可以發現不良發生的原因，在工藝改善和生產良率提升中也正逐步發揮著更重要的作用，因此，可以預期未來AOI檢測技術將在半導體與電子電路檢測中將會發揮越來越重要的作用。 AOI檢測儀A系統多采用黑白相機成像，提高成像分辨能力，還要考慮圖像運動過程拍攝圖片模糊帶來的不利影響。江蘇插件AOI設備

人工智能成為了時下科技的關鍵詞之一，生活中有越來越多的人工智能產物走進我們的視野，其中AI視覺的這一產業鏈也在迅速地延伸，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果。AI視覺的產生給現代企業的生產制造提供了更高效的檢測方式，同時帶來了更多的機遇，AI視覺檢測的優勢遠遠超越了人工檢測。 而在現實中的生產檢測中，AI視覺的亮點則在多方面呈現。愛為視（AIVS）視覺檢測設備，更是走在行業前列。福建遠程操控AOI生產若干個光電轉化器以行列的方式進行排列形成矩陣就構成了圖像傳感器。

科技進程的加速，產品的品質化與智能化要求在日益擴增。生產制造商對于產品的質檢體系需要不斷地更新升級，跨越了從人工檢測到傳統的視覺檢測再到具有深度學習算法的智能檢測這一整條進化鏈，深度學習算法彌補了傳統算法無法檢測復雜特征的漏缺，免去了人工提取特征這一耗時耗力的步驟，更大程度為生產企業提升制造效率。然而凡事都有兩面性，深度學習算法也不例外，只是，其優勢的比例遠遠超越了不足，因而能夠迅速占領行業市場。

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勢。質量可靠的AOI檢測儀專業的光源及合理打光方案是機器視覺的技術，判斷檢測系統是否穩定可靠。

視覺世界，是無限變化的，系統設計者有無數種方法使用視覺數據。其中，有一些應用案例，例如目標識別以及定位，都是可以通過深度學習技術，來得到很好的解決的。因此，如果你的應用，需要一種算法來識別家具，那么你很幸運：你可以選擇一種深度神經網絡算法，并且使用自己的數據集，對其進行重新編譯。我們要先看看這個數據集。訓練數據，對有效的深度學習算法是至關重要的。訓練和驗證數據，必須能夠表示出算法要處理的情況的多樣性。傳統的同類檢測設備對于一些微小結構檢測和細微的損傷檢測難以做到面面俱到。湖南專業AOI系統

無需設置參數：1.采用智能算法、自動框圖比例高；2.無需抽色、無需調飽和度、色相、無需調容忍度、閾值。江蘇插件AOI設備

我國工業通過供給側更改逐步完成了產能去化，機械及行業設備業粗放式投錢的時代已經過去，傳統制造業升級趨勢明顯。設備行業與下游制造業投錢需求緊密相關，具有較強的周期屬性，機械及行業設備公司往往被貼上周期股的標簽。重大技術裝備是關系我國安全和國民經濟命脈的基礎性、戰略性產品，是有限責任公司企業綜合實力和重點競爭力的重要標志。近年來，機械工業在重大技術裝備的自主研發中不斷取得突破，創新成果正逐步加入使用。在我國經濟步入發展新常態后，智能視覺檢測設備行業也處于新舊增長模式轉換的關鍵時期，實施轉換的獨一途徑是依靠科技創新驅動發展。行業內其他型企業普遍通過增加科技加入、提高產品科技含量的方式提升產品性能和質量，擺脫同質化困境，以期在日益激烈的市場競爭中占據主動。這一情況客觀推動了我國工程機械技術水平的提升，自主品牌企業競爭力得到增強。江蘇插件AOI設備

深圳愛為視智能科技有限公司位于西麗街道曙光社區中山園路1001號TCL科學園區E3棟201之218。愛為視致力于為客戶提供良好的智能視覺檢測設備，一切以用戶需求為中心，深受廣大客戶的歡迎。公司將不斷增強企業重點競爭力，努力學習行業知識，遵守行業規范，植根于機械及行業設備行業的發展。愛為視立足于全國市場，依托強大的研發實力，融合前沿的技術理念，飛快響應客戶的變化需求。