易用性：1、無需設置參數；上手快；2、在線抓拍首件板系統輔助做程序，自動框圖比例高，支持持續補充學習，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、刪除等快捷鍵操作多重智能算法檢測：1、智能識別鋁電容頂部字符；2、智能識別黑灰電容字符；3、智能識別黑電感字符或方向；4、智能識別電池座方向；5、小鐵片檢測；6、智能識別聚丙烯電容字符；7、電線檢測；8、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測；9、智能識別變壓器字符；10、智能識別蜂鳴器方向；11、智能識別晶振字符；12、智能識別東倒西歪的電容極性。13、三極管方向檢測；14、橋堆方向檢測支持客戶離線編程、客戶遠程調控、遠程調試1、支持系統學習訓練，學習越多效果越好；2、支持本地學習。一般都將離線AOI檢測設備設置在生產線的中段，在這個位置，設備可以產生的過程控制信息。湖南不需要設置參數的AOI升級換代

支持客戶離線編程、客戶遠程調控、遠程調試1、支持系統學習訓練，學習越多效果越好；2、支持本地學習。愛為視智能科技是新一代AI視覺前沿技術公司,率先對AOI進行變革.采用深度學習算法,解決AOI編程復雜,誤報多的行業痛點,為客戶提供智能的插件檢測方案.公司團隊深耕計算機視覺領域,圖形,圖像領域16余年.擁有20年行業背景.合作客戶覆蓋工控,電源,電力.家電.汽車電子.醫療電子.消費電子等多個行業.在長期的經營活動中以高效的服務贏得廣大客戶的信賴及推介.歡迎您的來電咨詢合作。浙江新一代智能AOI系統AOI自動光學檢測設備的優點就是可以取代以前SMT爐前，而且可以比人眼更精確的判斷出SMT的打件組裝缺點。

    本系統采用的卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學習（deeplearning）的表示算法之一。卷積神經網絡仿造生物的視知覺（visualperception）機制構建，可以進行監督學習和非監督學習。作為圖像識別領域的算法之一，卷積神經網絡在學習數據充足時有穩定的表現。針對本系統所處理的大規模圖像分類問題，卷積神經網絡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、根據底板顏色可以自由選擇器件框顏色；3、可依據客戶需求，自由定義器件中文名；4、不良器件圖靜態顯示；程序制作靈活性：1、無需設置參數；2、在線抓拍首件板系統輔助做程序，且支持持續補充學習，學習后自動建模比例更高（80%+）；---自動框圖器件種類多（60+），比例高。3、支持中文、英文、中英文混合輸入；4、批量復制、粘貼、剪切、刪除等支持快捷鍵操作。---硬件條件和安裝尺寸不發生變化。

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。AOI檢測儀可以進行多維度檢測監督產品性能，即便是有普通的劃痕等也可以通過這種智能化技術進行檢測。

光電轉化器可以分為CCD（chargeCouplingdiode）和CMOS（complementarymetaloxidesemiconductor）兩種。因為制作工藝與設計不同，CCD與CMOS傳感器工作原理主要表現為數字電荷傳送的方式的不同，工作原理如下圖所示，CCD采用硅基半導體加工工藝，并設置了垂直和水平移位寄存器，電極所產生的電場推動電荷鏈接方式傳輸到中間模數轉換器。這樣的結構與設計很難集成很多的感光單元，制造成本高且功耗大；而CMOS采用無機半導體加工工藝，每像素設計了額外的電子電路，每個像素都可以被定位，而無需CCD中那樣的電荷移位設計，對圖像信息的讀取速度遠遠高于CCD芯片，因光暈和拖尾等過度曝光而產生的非自然現象的發生頻率要低得多，價格和功耗比CCD光電轉化器也低，但其缺點是半導體工藝制作的像素單元缺陷多，靈敏度會有一些問題，同時，為每個像素電子電路提供所需的額外空間不會作為光敏區域。芯片表面上的光敏區域部分（定義為填充因子）小于CCD芯片。從理論上講，這個原因導致可以收集的圖像信息光子數會有所減少，所以，CMOS光電轉化元件一般需要搭配高亮度光源，噪音也比較大。存在的主要問題是，當一些檢查對象是不可見的，或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了。江西新一代AOI

AOI集成了圖像傳感技術、運動控制技術，AOI檢測儀在產品生產過程中可以執行測量、識別和引導等一系列任務。湖南不需要設置參數的AOI升級換代

如果把AI視覺比作一個個體，那么深度學習便成為這一個體中重要的機體之一，許多功能的存在直接來源且依賴于它。直觀點說，深度學習算法成功運用于計算機視覺的實例如人臉識別、圖像**、物體檢測與追蹤等。人工檢測在早期的工業質檢中占有一定的優勢，但隨著生產科技的不端更新進步，制造環節對于檢驗水平的要求也越來越高，顯然人工檢查已無法滿足，檢測程度越來越復雜化和精密化使得機器視覺迫切需要被應用其中來承擔、平衡生產的強度及壓力。湖南不需要設置參數的AOI升級換代

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。公司業務涵蓋智能視覺檢測設備等，價格合理，品質有保證。公司秉持誠信為本的經營理念，在機械及行業設備深耕多年，以技術為先導，以自主產品為重點，發揮人才優勢，打造機械及行業設備良好品牌。在社會各界的鼎力支持下，持續創新，不斷鑄造***服務體驗，為客戶成功提供堅實有力的支持。