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;程序制作靈活性:1、無需設置參數;2、在線抓拍首件板系統輔助做程序,且支持持續(xù)補充學習,學習后自動建模比例更高(80%+);---自動框圖器件種類多(60+),比例高。3、支持中文、英文、中英文混合輸入;4、批量復制、粘貼、剪切、刪除等支持快捷鍵操作。---硬件條件和安裝尺寸不發(fā)生變化,已做好的模板可長久正常使用“深度”一詞通常是指神經網絡中的隱藏層數。福建AOI外觀檢測
愛為視(AIVS)新一代爐前智能插件檢測設備,為全球第1款不用設置參數的AOI!極速編程10分鐘上手之“SPC”功能:
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柏拉圖和趨勢圖,便于管理者觀察主要問題以及質量趨勢!
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深度學習是機器學習的一個領域,使計算機能通過架構在線自學習。深度學習過程能獨自學習新事物,通過將樣本圖像和其他所有圖像數據特征進行比較判別,就可以得出某一類的屬性;深度學習技術能獨自學習缺陷的某些特征,精確地定義了相應的問題缺陷。從而可以準確地檢測不同類型的缺陷。這個學習的過程現在只需要幾個小時。盡可能地減少學習樣本所需的時間,并且識別準確率也遠遠高于手動編程設定的缺陷。以深度學習技術為基礎,愛為視智能新一代智能插件檢測設備為用戶企業(yè)帶來了降低成本、精細檢查、實時監(jiān)控、提升良率等價值,可解決客戶招工難,熟練不易培養(yǎng)等問題,幫助企業(yè)降本增效;
本系統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據充足時有穩(wěn)定的表現。針對本系統所處理的大規(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卷積神經網絡是愛為視的關鍵技術。
程序制作靈活性:1、無需設置參數;2、在線抓拍首件板系統輔助做程序,且支持持續(xù)補充學習,學習后自動建模比例更高(80%+);---自動框圖器件種類多(60+),比例高。3、支持中文、英文、中英文混合輸入;4、批量復制、粘貼、剪切、刪除等支持快捷鍵操作。---硬件條件和安裝尺寸不發(fā)生變化,已做好的模板可長久正常使用易用性:1、無需設置參數;上手快;2、在線抓拍首件板系統輔助做程序,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**為視插件爐前檢測助力客戶實現品質到價值的連接。湖北專業(yè)AOI
視覺檢測系統可以用于五金件外觀尺寸及缺陷檢測。福建AOI外觀檢測
科技進程的加速,產品的品質化與智能化要求在日益擴增。生產制造商對于產品的質檢體系需要不斷地更新升級,跨越了從人工檢測到傳統的視覺檢測再到具有深度學習算法的智能檢測這一整條進化鏈,深度學習算法彌補了傳統算法無法檢測復雜特征的漏缺,免去了人工提取特征這一耗時耗力的步驟,更大程度為生產企業(yè)提升制造效率。然而凡事都有兩面性,深度學習算法也不例外,只是,其優(yōu)勢的比例遠遠超越了不足,因而能夠迅速占領行業(yè)市場。福建AOI外觀檢測
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