本系統(tǒng)采用的卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學習（deeplearning）的表示算法之一。卷積神經網絡仿造生物的視知覺（visualperception）機制構建，可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習。作為圖像識別領域的中心算法之一，卷積神經網絡在學習數(shù)據充足時有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對本系統(tǒng)所處理的大規(guī)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。畫面顯示：1、主圖畫面都有顯示器件框，便于觀察器件是否被識別；2、根據底板顏色可以自由選擇器件框顏色；3、可依據客戶需求，自由定義器件中文名；4、不良器件圖靜態(tài)顯示。 一臺機器視覺設備通?？梢园喾N配置以及多種原理、算法，取決與對設備功能的需求及結構設計的復雜程度。山東插件AOI設備

本系統(tǒng)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(jiān)督學習和非監(jiān)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(shù)據充足時有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對本系統(tǒng)所處理的大規(guī)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廣東新一代AOI檢測設備在價格適中的AOI檢測儀系統(tǒng)中，被測物體的支撐方式、精密傳輸與定位裝置也必須精心設計。

AI視覺檢測代替人工檢測實現(xiàn)了非接觸、高效率、高精度的檢測優(yōu)勢，在工業(yè)檢測中成為一種剛需。它通過相機拍照獲取圖像、對圖像進行識別、處理從而達到檢測的目的。機器視覺可自動識別被測產品表面的缺陷，如金屬外觀不良檢測、印刷電路板缺陷檢測等。AI視覺為人類解放生產力提供了重要的支撐，使現(xiàn)代的生產制造更加地智能化、自動化。帶動了企業(yè)生產效益的提升，進而為整體經濟的上漲貢獻了巨大的力量，經濟與科技相互反饋，AI視覺在未來將有更多的拓展性、與更高的先進性。

易用性：1、無需設置參數(shù)；上手快；2、在線抓拍首件板系統(tǒng)輔助做程序，自動框圖比例高，支持持續(xù)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、刪除等快捷鍵操作多重智能算法檢測：1、智能識別鋁電容頂部字符；2、智能識別黑灰電容字符；3、智能識別黑電感字符或方向；4、智能識別電池座方向；5、小鐵片檢測；6、智能識別聚丙烯電容字符；7、電線檢測；8、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測；9、智能識別變壓器字符；10、智能識別蜂鳴器方向；11、智能識別晶振字符；12、智能識別東倒西歪的電容極性。13、三極管方向檢測；14、橋堆方向檢測支持客戶離線編程、客戶遠程調控、遠程調試1、支持系統(tǒng)學習訓練，學習越多效果越好；2、支持本地學習。光電轉化攝影系統(tǒng)指的是光電二極管器件和與之搭配的成像系統(tǒng)。

視覺世界，是無限變化的，系統(tǒng)設計者有無數(shù)種方法使用視覺數(shù)據。其中，有一些應用案例，例如目標識別以及定位，都是可以通過深度學習技術，來得到很好的解決的。因此，如果你的應用，需要一種算法來識別家具，那么你很幸運：你可以選擇一種深度神經網絡算法，并且使用自己的數(shù)據集，對其進行重新編譯。我們要先看看這個數(shù)據集。訓練數(shù)據，對有效的深度學習算法是至關重要的。訓練和驗證數(shù)據，必須能夠表示出算法要處理的情況的多樣性。傳統(tǒng)的同類檢測設備對于一些微小結構檢測和細微的損傷檢測難以做到面面俱到。湖南新一代AOI外觀檢測

圖像傳感器是AOI系統(tǒng)采集圖像的基礎，目前市面上大多數(shù)廠商選擇使用面陣相機。山東插件AOI設備

    AOI圖像采集的一個關鍵步驟是控制系統(tǒng)，光電傳感器的FOV（視窗）有限，物體高速運動中準確地抓拍到清晰的圖像，軟硬件協(xié)調動作非常重要，如下圖所示，當圖像傳感器與機臺移動速度不匹配時造成圖像的拉伸，收縮等變形，所以，載物移動平臺XY方向移動與圖像采集光電傳感器的同步移動影響到數(shù)據的準確，要在固定光照，等間距下拍攝一幅清晰的圖像，高精度的導軌，電機和運動控制程序是非常必要的。在AOI檢測中，噪聲是造成圖像退化的因素之一，起因是AOI圖像獲取，傳輸過程中，外界雜散光，光電二極管電子噪聲及溫度，光源的不穩(wěn)定不均勻，機械系統(tǒng)的抖動，傳感器溫度等原因導致，不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識別，圖像切割等后續(xù)處理工作帶來了困難。因此，為了獲得真實的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。 山東插件AOI設備

深圳愛為視智能科技有限公司致力于機械及行業(yè)設備，以科技創(chuàng)新實現(xiàn)高品質管理的追求。公司自創(chuàng)立以來，投身于智能視覺檢測設備，是機械及行業(yè)設備的主力軍。愛為視繼續(xù)堅定不移地走高質量發(fā)展道路，既要實現(xiàn)基本面穩(wěn)定增長，又要聚焦關鍵領域，實現(xiàn)轉型再突破。愛為視始終關注機械及行業(yè)設備行業(yè)。滿足市場需求，提高產品價值，是我們前行的力量。