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    易用性：1、無需設置參數(shù)；上手快；2、在線抓拍首件板系統(tǒng)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(jù)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、刪除等快捷鍵操作多重智能算法檢測：1、智能識別鋁電容頂部字符；2、智能識別黑灰電容字符；3、智能識別黑電感字符或方向；4、智能識別電池座方向；5、小鐵片檢測；6、智能識別聚丙烯電容字符；7、電線檢測；8、金屬高頻頭螺紋/光頭檢測；9、智能識別變壓器字符；10、智能識別蜂鳴器方向；11、智能識別晶振字符；12、智能識別東倒西歪的電容極性。13、三極管方向檢測；14、橋堆方向檢測支持客戶離線編程、客戶遠程調(diào)控、遠程調(diào)試1、支持系統(tǒng)學習訓練，學習越多效果越好；2、支持本地學習。 一臺機器視覺設備通?？梢园喾N配置以及多種原理、算法，取決與對設備功能的需求及結構設計的復雜程度。aivsAOI升級換代

    圖像采集階段（光學掃描和數(shù)據(jù)收集）AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉化攝影系統(tǒng)，照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分。因為攝影得到的圖像被用于與模板做對比，所以獲取的圖像信息準確性對于檢測結果非常重要，可以想象一下，如果圖像采集器看不清楚或看不到被檢測物體的特征點，那么也就無法談到準確的檢出。下面我們對光電轉化攝影系統(tǒng)，照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分逐一分析介紹。首先，光電轉化攝影系統(tǒng)指的是光電二極管器件和與之搭配的成像系統(tǒng)。是獲得圖像的”眼睛”,原理都是光電二極管接受到被檢測物體反射的光線，光能轉化產(chǎn)生電荷，轉化后的電荷被光電傳感器中的電子元件收集，傳輸形成電壓模擬信號。二極管吸收光線強度不同時生成的模擬電壓大小不同，依次輸出模擬電壓值被轉化為數(shù)字灰階0-255值，灰階值反映了物體反射光的強弱，進而實現(xiàn)識別不同被檢測物體的目的。 浙江aivsAOI研發(fā)AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉化攝影系統(tǒng)，照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分。

    首先濾波的定義是將信號中特定波段頻率濾除的操作，是抑制和防止干擾的一項重要措施。在AOI檢測中，噪聲是造成圖像退化的因素之一，起因是AOI圖像獲取，傳輸過程中，外界雜散光，光電二極管電子噪聲及溫度，光源的不穩(wěn)定不均勻，機械系統(tǒng)的抖動，傳感器溫度等原因?qū)е?，不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識別，圖像切割等后續(xù)處理工作帶來了困難。因此，為了獲得真實的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。濾波的過程簡單說就是圖像平滑技術，空域濾波與頻域濾波是濾波經(jīng)常采用的方法。具體講空域濾波是一種鄰域處理方法，通過直接在圖像空間中對鄰域內(nèi)像素進行處理，達到平滑或銳化，圖像空間中增強圖像的某些特征或者減弱圖像的某些特征。

    本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學習（deeplearning）的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺（visualperception）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中心算法之一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在學習數(shù)據(jù)充足時有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問題，卷積神經(jīng)網(wǎng)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。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(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色；3、可依據(jù)客戶需求，自由定義器件中文名；4、不良器件圖靜態(tài)顯示。 使用插件爐前檢測可以將不良品攔截在爐前，從而降低成本，提高效率。

    本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學習（deeplearning）的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺（visualperception）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(jīng)網(wǎng)絡在學習數(shù)據(jù)充足時有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問題，卷積神經(jīng)網(wǎng)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。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(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色；3、可依據(jù)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(shù)；2、在線抓拍首件板系統(tǒng)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。 圖像傳感器、鏡頭和光源三者組合構成了大多數(shù)自動光學檢測系統(tǒng)中感知單元。江西aivsAOI

愛為視是插件爐前錯、漏、反、多等缺陷檢測方案供應商。aivsAOI升級換代

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(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色；3、可依據(jù)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(shù)；2、在線抓拍首件板系統(tǒng)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aivsAOI升級換代

深圳愛為視智能科技有限公司主要經(jīng)營范圍是機械及行業(yè)設備，擁有一支專業(yè)技術團隊和良好的市場口碑。公司業(yè)務分為智能視覺檢測設備等，目前不斷進行創(chuàng)新和服務改進，為客戶提供良好的產(chǎn)品和服務。公司將不斷增強企業(yè)重點競爭力，努力學習行業(yè)知識，遵守行業(yè)規(guī)范，植根于機械及行業(yè)設備行業(yè)的發(fā)展。愛為視憑借創(chuàng)新的產(chǎn)品、專業(yè)的服務、眾多的成功案例積累起來的聲譽和口碑，讓企業(yè)發(fā)展再上新高。