视觉世界，是无限变化的，系统设计者有无数种方法使用视觉数据。其中，有一些应用案例，例如目标识别以及定位，都是可以通过深度学习技术，来得到很好的解决的。因此，如果你的应用，需要一种算法来识别家具，那么你很幸运：你可以选择一种深度神经网络算法，并且使用自己的数据集，对其进行重新编译。我们要先看看这个数据集。训练数据，对有效的深度学习算法是至关重要的。训练和验证数据，必须能够表示出算法要处理的情况的多样性。采用智能算法，自动框图比例高。广东炉前AOI系统

除光电传感器外，AOI图像采集过程中照明系统也非常重要，选择比较好光源目的是保证被检测物体的特征区别于其他背景，涉及到光源的光谱特性，光源颜色的色温特性。高效率长寿命，高亮度且均匀的光源是必须考虑的参数，高亮度均匀性好的光源可以提高信噪比，而长寿命高效率则可以提高设备的稳定性，降低工作负荷。照明光源按照波长分类可以分为可见波长光源，特殊波长光源。可见波长光源也就是一般现代工业AOI检测设备中较常用的红绿蓝LED光源。湖北新一代智能AOI销售采用高分辨率工业相机和智能图像分析，检测电子电路板上插件元器件多、错、漏、反等缺陷。

    网络：千兆网卡结构简约，便于快速安装Simplestructureeasytoinstallquickly落地式安装，无需改动流水线Floormounted,noneedtochangetheassemblyline在线无感检测，PCBA流过快速给出结果On-linesensorlessdetection,PCBAflowthroughthefastgivesresults宽度与高度可调，适应性强Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色检测项目（黑电感字符检测、器件与底板同色的器件检测、铝电容顶部字符识别、黑灰电容字符识别、电池座方向识别、小铁片检测、聚丙烯电容字符识别、电线检测、变压器字符识别、晶振字符识别、螺纹/光头射频头检测、蜂鸣器方向检测、东倒西歪的电容极性识别）本系统采用的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的表示算法之一。卷积神经网络仿造生物的视知觉（visualperception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习。作为图像识别领域的中心算法之一，卷积神经网络在学习数据充足时有稳定的表现。针对本系统所处理的大规模图像分类问题，卷积神经网络将用于提取图像的判别特征，再通过分类器进行学习和识别。

    图像采集阶段（光学扫描和数据收集）AOI的图像采集系统主要包括光电转化摄影系统，照明系统和控制系统三个部分。因为摄影得到的图像被用于与模板做对比，所以获取的图像信息准确性对于检测结果非常重要，可以想象一下，如果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。下面我们对光电转化摄影系统，照明系统和控制系统三个部分逐一分析介绍。首先，光电转化摄影系统指的是光电二极管器件和与之搭配的成像系统。是获得图像的”眼睛”,原理都是光电二极管接受到被检测物体反射的光线，光能转化产生电荷，转化后的电荷被光电传感器中的电子元件收集，传输形成电压模拟信号。二极管吸收光线强度不同时生成的模拟电压大小不同，依次输出模拟电压值被转化为数字灰阶0-255值，灰阶值反映了物体反射光的强弱，进而实现识别不同被检测物体的目的。 对于产品检测来说，利用AOI技术能够有效提升产品检测分析的准确性和性。

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。AOI的图像采集系统主要包括光电转化摄影系统，照明系统和控制系统三个部分。湖南不需要设置参数的AOI光学检测

AOI检测技术应运而生的背景是电子元件集成度与精细化程度高，检测速度与效率更高，检测零缺陷的发展需求。广东炉前AOI系统

程序制作灵活性：1、无需设置参数；2、在线抓拍首件板系统辅助做程序，且支持持续补充学习，学习后自动建模比例更高（80%+）；---自动框图器件种类多（60+），比例高。3、支持中文、英文、中英文混合输入；4、批量复制、粘贴、剪切、删除等支持快捷键操作。---硬件条件和安装尺寸不发生变化，已做好的模板可长久正常使用易用性：1、无需设置参数；上手快；2、在线抓拍首件板系统辅助做程序，自动框图比例高，支持持续补充学习，学习后自动建模比例更高(80%+）；3、根据客户需要，支持自定义器件名称；4、支持快速更改工单号；5、支持批量复制、粘贴、剪切、删除等快捷键操作广东炉前AOI系统

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