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。二維卷積神經網絡的輸入層接收二維或三維數組；三維卷積神經網絡的輸入層接收四維數組。山東插件AOI銷售

工控主機/操作系統：CPU：inteli59600KF，GPU：NVIDIA獨立顯卡顯存：8G/6G，內存/硬盤存儲：16GDDR4/2T操作系統：Ubuntu.19.2LTS64bit顯示器：22寸/23.8寸FHD大視角顯示器網絡：千兆網卡

算法：卷積神經網絡、先進深度學習模型、計算機視覺、圖形圖像處理、OCR等

檢測內容：手插元器件的錯件、漏件、極性反向、多插、歪斜、字符、條碼、二維碼等檢測

混板模式:可支持6種機型，程序自動調用

生產的同時可編輯模板

遠程調試/離線編程:支持客戶離線編程、客戶遠程調控、遠程調試

山東專業AOI生產使用插件爐前檢測可以將不良品攔截在爐前，從而降低成本，提高效率。

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。

特色功能：一、智能輔助建模：極速建模，無需設置參數，2.一鍵智能搜索80多種器件；二、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。三、遠程調試/離線編程：支持客戶離線編程、客戶遠程調控、遠程調試；四、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；五、支持局部檢測：支持器件本體大部分特征相同，局部有差異的器件檢測。PCBA插件爐前缺陷檢測。

    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。 無需調閾值、容忍度。不需要設置參數的AOI檢測設備

AI視覺檢測（深度學習識別分類）。山東插件AOI銷售

本系統采用的卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的表示算法之一。卷積神經網絡仿造生物的視知覺（visual perception）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山東插件AOI銷售

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