爐后皮帶線模式:支持，且可以多機種共線生產；

支持NG buffer對接；

支持多工位語音播報、自定義語音播報內容；

通訊方式：支持標準接口、定制接口；

追溯:可實時輸出。支持按條碼、二維碼、機型、時間等維度追溯；

條碼識別:支持識別一維碼（128碼）,二維碼（QR/DM碼）；

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；

學習:1、支持系統學習訓練，學習越多效果越好；2、支持本地學習； 新一代智能插件AOI極速編程，10分鐘上手。安徽離線編程AOI檢測設備

在傳統機器視覺和深度學習算法之間進行對比對比和選擇。一方面，相較于傳統機器視覺解決方案，深度學習的一個明顯優勢是高效壓縮視覺機器開發的時間，目前深度學習算法在醫療、生命科學、食品等行業領域上都有一定較大程度的應用發展。深度學習算法實現視覺專業應用程序難題轉化為非視覺**能夠解決的問題。這樣一來，使得機器視覺系統更簡單易用。同時，計算機及相機檢測也更為精確。機器視覺與深度學習也要根據其應用程序類型、處理的數據量、處理能力進行選擇。廣東插件AOI外觀檢測深度機器學習方法有監督學習與無監督學習。

使用標準的機器學習的方法，我們需要手動選擇圖像的相關特征，以訓練機器學習模型。然后，模型在對新對象進行分析和分類時引用這些特征。通過深度學習的工作流程，可以從圖像中自動提取相關功能。另外，深度學習是一種端到端的學習，網絡被賦予原始數據和分類等任務，并且可以自動完成。另一個關鍵的區別是深度學習算法與數據縮放，而淺層學習數據收斂。深度學習摧枯拉朽般地實現了各種任務，使得似乎所有的機器輔助功能都變為可能。

深度學習的工作流程大致可概括為標注、訓練和推理。首先，人工收集和采集圖像，標注特征，形成數據；然后，將這些數據喂給計算機，讓計算機進行訓練，生成網絡進行評估，如果這個網絡的性能符合要求，就可以上線，實現檢測。網絡在上線之后，會產生大量的數據，這些數據又可以變成新的樣本，通過加入數據，進行迭代優化，讓網絡和檢測系統越來越好。在深度學習的過程中，建立一個高質量的訓練數據集非常關鍵。高質量訓練數據集對于成功部署深度學習解決方案至關重要，邊緣情況或者標記不當的數據，會使網絡混亂，而標記良好、內部一致的數據集的效果會更佳，訓練圖像必須在其所表示的類別中具備典型，訓練圖像樣式必須盡量貼近系統部署時會遇到的圖像。卷積神經網絡的輸入特征需要進行標準化處理。

比如客戶需要分出缺陷種類，他們用傳統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，用傳統的方法和深度學習一起應用，傳統的方法解決傳統的、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，不斷發現實際應用中的問題，并優化產品解決方案是企業能夠站穩市場位置的一個重要關鍵點。深度學習的主要優勢是隨著數據量的增加，它們可以進行持續性的改進。浙江專業AOI檢測

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