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福建AOI外觀檢測

來源: 發布時間:2021-11-23

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深度學習是機器學習的一個領域,使計算機能通過架構在線自學習。深度學習過程能獨自學習新事物,通過將樣本圖像和其他所有圖像數據特征進行比較判別,就可以得出某一類的屬性;深度學習技術能獨自學習缺陷的某些特征,精確地定義了相應的問題缺陷。從而可以準確地檢測不同類型的缺陷。這個學習的過程現在只需要幾個小時。盡可能地減少學習樣本所需的時間,并且識別準確率也遠遠高于手動編程設定的缺陷。以深度學習技術為基礎,愛為視智能新一代智能插件檢測設備為用戶企業帶來了降低成本、精細檢查、實時監控、提升良率等價值,可解決客戶招工難,熟練不易培養等問題,幫助企業降本增效;

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卷積神經網絡是愛為視的關鍵技術。

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視覺檢測系統可以用于五金件外觀尺寸及缺陷檢測。福建AOI外觀檢測

科技進程的加速,產品的品質化與智能化要求在日益擴增。生產制造商對于產品的質檢體系需要不斷地更新升級,跨越了從人工檢測到傳統的視覺檢測再到具有深度學習算法的智能檢測這一整條進化鏈,深度學習算法彌補了傳統算法無法檢測復雜特征的漏缺,免去了人工提取特征這一耗時耗力的步驟,更大程度為生產企業提升制造效率。然而凡事都有兩面性,深度學習算法也不例外,只是,其優勢的比例遠遠超越了不足,因而能夠迅速占領行業市場。福建AOI外觀檢測

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與AOI相關的擴展資料:

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AOI(Automated Optical Inspection)的全稱是自動光學檢測,是基于光學原理來對焊接生產中遇到的常見缺陷進行檢測的設備。AOI是新興起的一種新型測試技術,但發展迅速,很多廠家都推出了AOI測試設備。當自動檢測時,機器通過攝像頭自動掃描PCB,采集圖像,測試的焊點與數據庫中的合格的參數進行比較,經過圖像處理,檢查出PCB上缺陷,并通過顯示器或自動標志把缺陷顯示/標示出來,供維修人員修整。 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,AOI將減少修理成本將避免報廢不可修理的電路板。
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