人类的感知系统，有83％以上是通过人眼来完成的，而人类的眼睛又是所有动物里面综合性能排前列的，其图像包含的信息量是非常巨大的。不仅要用到单个的立体视觉成像，还要用到整体视觉能力，所以人眼的立体视觉能力和颜色辨别能力远超过动物的眼睛。其中，对个体的感知是人眼基本的功能——对自身和对象位移的测量，尺寸的测量。而主要的功能是对自身以及对象位置的测量，比如走了多少，转了多少，这是一种对空间环境的感知和判断。AI视觉检测系统可以在哪些行业使用？浙江离线编程AOI检测

科技进程的加速，产品的品质化与智能化要求在日益扩增。生产制造商对于产品的质检体系需要不断地更新升级，跨越了从人工检测到传统的视觉检测再到具有深度学习算法的智能检测这一整条进化链，深度学习算法弥补了传统算法无法检测复杂特征的漏缺，免去了人工提取特征这一耗时耗力的步骤，更大程度为生产企业提升制造效率。然而凡事都有两面性，深度学习算法也不例外，只是，其优势的比例远远超越了不足，因而能够迅速占领行业市场。湖北离线编程AOI检测设备采用智能算法，自动框图比例高。

    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。

深度学习是机器学习的一个领域，使计算机能通过架构在线自学习。深度学习过程能独自学习新事物，通过将样本图像和其他所有图像数据特征进行比较判别，就可以得出某一类的属性；深度学习技术能独自学习缺陷的某些特征，精确地定义了相应的问题缺陷。从而可以准确地检测不同类型的缺陷。这个学习的过程现在只需要几个小时。尽可能地减少学习样本所需的时间，并且识别准确率也远远高于手动编程设定的缺陷。以深度学习技术为基础，爱为视智能新一代智能插件检测设备为用户企业带来了降低成本、精细检查、实时监控、提升良率等价值，可解决客户招工难，熟练不易培养等问题，帮助企业降本增效；新一代AI视觉检测系统，实现真正的AI技术。

爱为视（Aivs）新一代智能AOI，它能减少检查的误报，保证检测程序无缺陷。它可以检查储存起来的有缺陷的样品，在优化阶段，在这方面花时间的原因是为了不让任何缺陷溜过去。所有已知的缺陷都必须检查，同时要把允许出现的误报数量做到尽可能减少。在针对减少误报而对任何程序进行调整时，要检查一下，看看以前检查出来的真正缺陷，是否得到维修站的证实。通过一系列的核实，保障检查程序的质量，用于专门的制造和核查，同时对误报进行追踪。卷积神经网络是爱为视的关键技术。安徽专业AOI系统

人工检测（人工目检）。浙江离线编程AOI检测

    AOI检测原理:通过摄像技术将被检测物体的反射光强，以定量化的灰阶值输出，通过与标准图像的灰阶值进行比较，分析判定缺陷并进行分类的过程。AOI采用的光学传感器和光学透镜相当于人眼，AOI的图像处理与分析系统就相当于人脑，即“看”与“判”两个环节，在整个AOI检测中，其工作逻辑可以简单地分为：Step1：图像采集阶段（光学扫描和数据收集）；Step2：数据处理阶段（数据分类与转换）；Step3：图像分析段（特征提取与模板比对）；Step4：缺陷报告阶段四个阶段（缺陷大小类型分类等）。在整个AOI系统运作中，所有的判定基础都是基于摄影得到的图像，因为摄影得到的图像被用于与系统中的模板做对比，所以获取图像信息的精确性对于检测结果非常重要！若图像采集器看不清楚或看不到被检测物体的特征点，那么也就无法谈到准确的检出。 浙江离线编程AOI检测

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