一是分类，即可以将产品分为合格和不合格，这是深度学习很重要的一个应用；二是定位，即帮助使用者定位物体的位置和数量；三是分割，即可以找到缺陷的轮廓，基于缺陷的轮廓和大小，对产品进行更精细的判别。通过深度学习算法，软件可以自动学习瑕疵的特征，使得无规律图像的分析变得可能；在精确度方面，可通过深度学习算法和制造业特有的数据提高检测的精确度；虽然深度学习在很多方面具有优势，不过也并不是所有任务都适用。深度学习对瑕疵分类更有优势。AOI通过人工光源LED灯光代替自然光，光学透镜和CCD代替人眼，已经编好程的标准进行比较、分析和判断。山东aivsAOI供应

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    AOI图像采集的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。在AOI检测中，噪声是造成图像退化的因素之一，起因是AOI图像获取，传输过程中，外界杂散光，光电二极管电子噪声及温度，光源的不稳定不均匀，机械系统的抖动，传感器温度等原因导致，不可避免的使得图像因含有噪音而变得模糊。给图像识别，图像切割等后续处理工作带来了困难。因此，为了获得真实的图像信息，除去噪声的滤波处理必不可少。

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、删除等快捷键操作多重智能算法检测：1、智能识别铝电容顶部字符；2、智能识别黑灰电容字符；3、智能识别黑电感字符或方向；4、智能识别电池座方向；5、小铁片检测；6、智能识别聚丙烯电容字符；7、电线检测；8、金属高频头螺纹/光头检测；9、智能识别变压器字符；10、智能识别蜂鸣器方向；11、智能识别晶振字符；12、智能识别东倒西歪的电容极性。13、三极管方向检测；14、桥堆方向检测爱为视新一代智能插件AOI，采用卷积神经网络、先进深度学习模型，计算机视觉、图形图像处理等技术。

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AOI是光学自动检测，是众多自动图像传感检测技术中的一种检测技术，技术点如何获得准确并加工处理。山东aivsAOI供应

AOI检测主要应用领域包括PCB、半导体和FPD面板。因AOI检测主要应用于PCB、半导体及FPD等电子元器件生产过程中的检测环节，几乎每一个电子元器件都需要进行瑕疵检测，因此这些电子元器件的产量与AOI检测的应用结构息息相关。因此，AOI检测行业应用需求结构主要通过PCB、半导体和FPD的产量比例来进行测算得到。从AOI检测设备应用需求分布情况来看，根据Yole调研数据显示，2019年全球AOI检测设备应用较多的是PCB行业，占到总体市场的69%。山东aivsAOI供应

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