AI深度學習算法是近幾年興起的熱門的一種人工智能算法，大量的案例證明，AI在外觀檢查領域的應用是大勢所趨，使得AI算法更加便利于以后軟件的升級優化。由于被檢測產品的原料可能有不同的廠家，導致同款產品在顏色、亮度乃至對比度等方面都有差異，深度學習測試效果可以達到穩定，并提高檢測能力。被檢測產品換型頻繁，AI算法只需要前期訓練好模型，后續換型是不要做任何參數調整就可以完成，提高切換檢測產品的時間，使用AI深度學習算法可在保證不良品無流出的情況下將不良率降低。一維卷積神經網絡的輸入層接收一維或二維數組，其中一維數組通常為時間或頻譜采樣。離線編程AOI

基于圖像檢查的基本原理是:每個具有明顯對比度的圖像都是可以被檢查的。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。然而，實際經驗和系統化測試都表明，這些影響是可以通過PCB的設計來預防甚至減少的。為了推動這種優化設計，可以運用一些看上去很古老的附加手段(這些方法仍在很多領域被推崇)，它的優點包括:減少編程時間盡可能地減少誤報，改善失效檢查。制定設計方針，可以有效地簡化檢查和明顯地降低生 產成本。湖北離線編程AOI光學檢測愛為視智能科技有限公司為廣大客戶提供專業、熱情、高效售后服務。

愛為視（Aivs）新一代智能AOI運用高速高精度視覺處理技術自動檢測PCB板上各種不同帖裝錯誤及焊接缺陷。PCB板的范圍可從細間距高密度板到低密度大尺寸板，并可提供在線檢測方案，以提高生產效率,及焊接質量。通過使用愛為視（Aivs）新一代智能AOI作為減少缺陷的工具，在裝配工藝過程的早期查找和消除錯誤，以實現良好的過程控制。早期發現缺陷將避免將壞板送到隨后的裝配階段，愛為視（Aivs）新一代智能AOI將減少修理成本將避免報廢不可修理的電路板。

用雙眼觀察世界是人類與生俱來的、非常重要的生物功能之一，也是人類認識世界和改造世界的主要途徑。而在漫長的文明演化的道路中，為了彌補人類視覺的天然短板，看到更廣闊的世界，善于利用工具的人類發明了機器，從模仿人類視覺開始，漸漸步入超越人類視覺的道路，隨著人工智能的步伐不斷演進。早期機器局限于感光材料和技術只能記錄黑白色彩，直至19世紀末光學研究出現新的突破，彩色在攝影師帶有濾鏡的拍攝和后期合成中顯現，使得機器視覺邁上首步臺階。隨著深度學習理論的提出和數值計算設備的改進，卷積神經網絡得到了快速發展。

局部檢測:支持器件局部檢測；

SPC功能與數據輸出:不良分類統計柏拉圖，趨勢圖多維度展示；可實時追溯導出生產數據；

畫面顯示:1、主圖畫面動態與靜態結合，便于員工觀察；2、根據底板顏色可以自由選擇器件框顏色，適應各種顏色底板；

條碼識別:支持識別一維碼（128碼）,二維碼（QR/DM碼）；

追溯:可實時輸出。支持按條碼、二維碼、機型、時間等維度追溯；

NG板停線功能:支持流水線啟停控制；

多拼板檢測:支持多拼板檢測；

替代料添加:支持替代料添加； 傳統AOI檢測（抽顏色比對）。浙江不需要設置參數的AOI

會操作電腦的產線員工即可使用。離線編程AOI

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。離線編程AOI

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。公司自成立以來，以質量為發展，讓匠心彌散在每個細節，公司旗下智能視覺檢測設備深受客戶的喜愛。公司注重以質量為中心，以服務為理念，秉持誠信為本的理念，打造機械及行業設備良好品牌。愛為視秉承“客戶為尊、服務為榮、創意為先、技術為實”的經營理念，全力打造公司的重點競爭力。