深度学习大部分应用在图像、语音、自然语言处理、CTR预估、大数据特征提取等技术领域，同时在多个行业内备受认可与青睐，比如数字助手、能源、制造业、农业、零售、汽车等行业的生产制造与服务过程中不同程度地融入了深度学习算法技术以及技术产品，展现了人工智能与物联网的时代特色与科技进步。在多元化的数字信息时代、科技电子产品迅速繁衍，AI智能将逐渐覆盖我们的生活，科技创新有着无限种可能，深度学习算法必然会向多领域发展，AI视觉检测与深度学习的结合或许会上升到一个更高级的层次，现在的设备能筛检多种缺陷，也许在未来，不再是单一的外观检测了，取而代之的是更完整的产品检测，展望技术的不断革新与进步。 离线AOI能够快速识别电路板上的焊点、元器件等缺陷。在线AOI光学检测

AOI的操作模式(1)自动模式，提供自动检测，也就是所有检测动作都是由系统本身完成的，不需要任何人为干预。这个模式通常用在高产量的生产线上。它是一种无停止的检测模式，当出现NG(缺陷)时也不能进行编辑。(2)排错模式，基本上与自动模式—样，只是它允许用户在检测到NG元器件时可以人工地判断及编辑。(3)监视模式，它允许检测出缺陷时停止检测，提供用户更多地关于NG元器件的信息。(4)人工模式，完全由用户进行每一步操作(如进板、扫描、检测、退板等)。(5)通过模式，在这种模式下PCB不进行检测，只进板，出板。它特别适用于某些不需要作光学检查的PCB。 上海3dAOI配件离线AOI能够自动识别电路板上的线路、电容、电阻等元器件。

AOI图像采集的然后一个关键步骤是控制系统，光电传感器的FOV（视窗）有限，物体高速运动中准确地抓拍到清晰的图像，软硬件协调动作非常重要，如下图所示，当图像传感器与机台移动速度不匹配时造成图像的拉伸，收缩等变形，所以，载物移动平台XY方向移动与图像采集光电传感器的同步移动影响到数据的准确，要在固定光照，等间距下拍摄一幅清晰的图像，高精度的导轨，电机和运动控制程序是非常必要的。数据处理阶段（数据分类与转换）数据处理阶段是图像的预处理阶段，是采集图像的加工处理过程，为图像比对提供准确可靠的图片信息，主要包含了背景噪音减少，图像增强和锐化等过程。图像背景噪音减小一般为图像的低通滤波平滑法，图像增强和锐化则是提高被检测特征的对比度，突出图像中需要关注的特征，忽略不需要关注的部分，方法是图像二值化处理，经过二值化处理的图像数据量明显减少，能凸显出需要关注的轮廓。

爱为视（AIVS）极速编程以及傻瓜式操作的过程是什么样的呢！带您来看看，通过4种建模方式之“抓图建模”：登录系统—标注文件管理—选择模板图片—抓图辅助建模，当PCBA经过设备时自动抓拍进行建模！全程傻瓜式操作！四种建模方式之“取图—模板迁移”适用于首件机型与已生产过的旧机型类似（如共PCBA的机型，多器件或者少器件），让您的建模更加高效！四种建模方式之“抓图—模板迁移”，适用于建模的模板位置抓拍不合适，再次进行抓图用之前的模板进行迁移建模，更加高效！ AOI技术可以通过使用高分辨率相机和图像处理软件来检测电路板上的元件和连接。

AOI的工作方式与SMT当中SPI和印刷机中使用的视觉系统相同，通常使用设计规则检查(DRC)和模式识别。DRC方法根据一些给定的规则检查电路图形(所有的线应该在焊点处结束，所有的引线应该至少，所有的引线应该至少，等等)。该方法能从算法上保证待测电路的正确性，且具有制作简单、算法逻辑简单、处理速度快、程序编辑量小、数据占用空间小等特点，因此被很多人采用。但该方法确定边界的能力较差。图形识别方法是将存储的数字图像与实际图像进行比较。根据完整的印刷电路板或根据模型建立的检验文件进行检验，或根据计算机轴辅助设计中编制的检验程序进行检验。其准确性取决于所采用的发牌率和检验程序，一般与电子测试系统相同，但采集的数据量大，对数据的实时处理要求较高。模式识别方法利用实际设计数据代替DRC中已建立的设计原则，具有明显的优势。 离线AOI能够自动识别电路板上的不良印刷、划痕等问题。深圳3dAOI光学检测仪

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在电子制造领域，AOI技术可以用于PCB板、芯片等的检测，可以检测出各种类型的缺陷和错误，提高了产品的质量和可靠性。在汽车制造领域，AOI技术可以用于汽车零部件的检测，可以检测出各种类型的缺陷和错误，提高了汽车的安全性和可靠性。在医疗设备制造领域，AOI技术可以用于医疗设备的检测，可以检测出各种类型的缺陷和错误，提高了医疗设备的质量和可靠性。结语AOI技术是一种高效、精细、可靠的电子制造业检测技术，可以提高产品的质量和生产效率。AOI技术的应用范围，包括电子制造、汽车制造、医疗设备制造等领域。我们相信，AOI技术将会在未来的发展中发挥越来越重要的作用，为电子制造业的发展做出更大的贡献。在线AOI光学检测