浙江炉前AOI

图像处理上，随着图像高精度的边缘信息的提取，很多原本混合在背景噪声中难以直接检测的低对比度瑕疵开始得到分辨。模式识别上，本身可以看作一个标记过程，在一定量度或观测的基础上，把待识模式划分到各自的模式中去。图像识别中运用得较多的主要是决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决策函数，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述（如统计纹理）为基础的；结构方法的中心是将物体分解成了模式或模式基元，而不同的物体结构有不同的基元串（或称字符串），通过对未知物体利用给定的模式基元求出编码边界，得到字符串，再根据字符串判断它的属类。采用智能算法，自动框图比例高。浙江炉前AOI

工控主机/操作系统：CPU：inteli59600KF，GPU：NVIDIA独立显卡显存：8G/6G，内存/硬盘存储：16GDDR4/2T操作系统：Ubuntu.19.2LTS64bit显示器：22寸/23.8寸FHD大视角显示器网络：千兆网卡

算法：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、OCR等

检测内容：手插元器件的错件、漏件、极性反向、多插、歪斜、字符、条码、二维码等检测

混板模式:可支持6种机型，程序自动调用

生产的同时可编辑模板

远程调试/离线编程:支持客户离线编程、客户远程调控、远程调试

浙江炉前AOI支持器件局部有差异的器件检测。

当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用，例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。

基于图像检查的基本原理是:每个具有明显对比度的图像都是可以被检查的。存在的主要问题是，当一些检查对象是不可见的，或是在PCB上存在一些干扰使得图像变得模糊或隐藏起来了。然而，实际经验和系统化测试都表明，这些影响是可以通过PCB的设计来预防甚至减少的。为了推动这种优化设计，可以运用一些看上去很古老的附加手段(这些方法仍在很多领域被推崇)，它的优点包括:减少编程时间尽可能地减少误报，改善失效检查。制定设计方针，可以有效地简化检查和明显地降低生 产成本。传统AOI检测（抽颜色比对）。

爱为视（AIVS）极速编程以及傻瓜式操作的过程是什么样的呢！带您来看看，通过4种建模方式之“抓图建模”：登录系统—标注文件管理—选择模板图片—抓图辅助建模，当PCBA经过设备时自动抓拍进行建模！全程傻瓜式操作！

四种建模方式之“取图—模板迁移”适用于首件机型与已生产过的旧机型类似（如共PCBA的机型，多器件或者少器件），让您的建模更加高效！

四种建模方式之“抓图—模板迁移”，适用于建模的模板位置抓拍不合适，再次进行抓图用之前的模板进行迁移建模，更加高效！ 深度学习技术是什么？浙江炉前AOI

PCBA插件炉前缺陷检测。浙江炉前AOI

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；

学习:1、支持系统学习训练，学习越多效果越好；2、支持本地学习。局部检测:支持器件局部检测； 浙江炉前AOI

深圳爱为视智能科技有限公司专注技术创新和产品研发，发展规模团队不断壮大。公司目前拥有较多的高技术人才，以不断增强企业重点竞争力，加快企业技术创新，实现稳健生产经营。公司以诚信为本，业务领域涵盖智能视觉检测设备，我们本着对客户负责，对员工负责，更是对公司发展负责的态度，争取做到让每位客户满意。公司力求给客户提供全数良好服务，我们相信诚实正直、开拓进取地为公司发展做正确的事情，将为公司和个人带来共同的利益和进步。经过几年的发展，已成为智能视觉检测设备行业出名企业。