一臺機器視覺設備通常可以包含多種配置以及多種原理、算法，這主要還是取決與對設備功能的需求及結構設計的復雜程度。而其中，運用深度學習算法不單單可以代替人力實現日常檢測，還擁有計算機系統的強悍的性能速度，這在很大程度上加快了整體生產的進程。就進一步分析而言，深度學習算法為圖像的分析處理進一步概念化、完整化。 相較于傳統的圖像處理，深度學習更具有自學算法模式，可以根據標記的現有對圖像，對其好壞來進行判斷。卷積神經網絡是愛為視的關鍵技術。不需要設置參數的AOI供應

當今企業之間的競爭，已經不允許哪怕是0.1%的缺陷存在。有些時候，如微小尺寸的精確快速測量，形狀匹配，顏色辨識等，用人眼根本無法連續穩定地進行，其它物理量傳感器也難有用武之地。在現代工業自動化生產中，涉及到各種各樣的檢查、測量和零件識別應用，例如汽車零配件尺寸檢查和自動裝配的完整性檢查，電子裝配線的元件自動定位，飲料瓶蓋的印刷質量檢查，產品包裝上的條碼和字符識別等。這類應用的共同特點是連續大批量生產、對外觀質量的要求非常高。上海新一代AOI供應愛為視插件爐前檢測助力客戶實現品質到價值的連接。

伴隨著元器件的微型化、細間距化等密度特征越來越明顯，生產品質以及產能的需求不斷擴增，致使產品外觀缺陷檢測的難度相應提升，傳統的人工目視檢測法將逐步被淘汰，其整體速度慢而且效率低下，且具有明顯的主觀性。加上產品的微小外觀缺是無法用肉眼直接判別的，直觀目視被測區域容易導致誤差，在這種追求優良品質、高效率的需求下，傳統目視檢測逐漸凸顯出許多的不足，因此無法滿足大多數生產線上的檢測要求，其使用率也將大幅減的少。

在現代工業自動化生產中，連續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，也是制造業進一步升級的重要基石。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。

AI視覺幾乎涵蓋各行各業，且存在或隱藏于生活中常見的各類實體、場景中。比如：流量檢測、物品的外包裝檢測、紙品質量檢驗、各類金屬零部件的瑕疵檢測、質量檢驗等等，以及在人工智能智造領域中，也不少見AI視覺的身影，比如無人制衣、視覺機器人等。就現實意義而言，AI視覺技術為現代企業贏得了更高的利益及產業開發、上升的空間。一方面，視覺技術可滿足各類商品的檢測需求，及時地排查各類缺陷，從而避免了不合格產品的外流，生產效率提升帶動了利潤的上升；另一方面，視覺檢測技術為公司的研發注入了一種新的活力或是支撐。無需抽色、無需調飽和度、色相。湖北AOI檢測設備

卷積神經網絡的輸入層可以處理多維數據。不需要設置參數的AOI供應

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。不需要設置參數的AOI供應

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