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用双眼观察世界是人类与生俱来的、非常重要的生物功能之一，也是人类认识世界和改造世界的主要途径。而在漫长的文明演化的道路中，为了弥补人类视觉的天然短板，看到更广阔的世界，善于利用工具的人类发明了机器，从模仿人类视觉开始，渐渐步入超越人类视觉的道路，随着人工智能的步伐不断演进。早期机器局限于感光材料和技术只能记录黑白色彩，直至19世纪末光学研究出现新的突破，彩色在摄影师带有滤镜的拍摄和后期合成中显现，使得机器视觉迈上首步台阶。传统的同类检测设备对于一些微小结构检测和细微的损伤检测难以做到面面俱到。广东aivsAOI

AIVS-D系列在线PCBA插件AOI通过1200或2000万高分辨率的工业相机，从电子电路板顶面拍照，通过AI人工技术，深度学习算法、智能图像分析，检测电子电路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、错件、浮高、OCV(文字识别）、可支持测试色环电阻错料。本插件AOI设备可应用于波峰焊炉前或炉后，应用在炉后时，可自动检测板卡的旋转角度，保证元件的检测正确性和稳定性。AIVS-D系列在线PCBA插件AOI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络（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。湖南aivsAOI外观检测AOI检测原理是采用摄像技术将被检测物体的反射光强以定量化的灰阶值输出，分析判定缺陷并进行分类的过程。

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  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。AOI检测的比较大的优点是节省人力，降低成本，提高生产效率，统一检测标准和排除人为因素干扰，保证了检测结果的稳定性，可重复性和准确性，及时发现产品的不良，确保出货质量。在人工智能技术与大数据发展进步中，AOI检测不仅是一部检测设备，对大量不良结果进行分类和统计，可以发现不良发生的原因，在工艺改善和生产良率提升中也正逐步发挥着更重要的作用，因此，可以预期未来AOI检测技术将在半导体与电子电路检测中将会发挥越来越重要的作用。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。

    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。 伴随着元器件的微型化、细间距化等密度特征越来越明显，生产品质以及产能的需求不断扩增。山东aivsAOI升级换代

为了支持和实现AOI检测的上述四个功能，AOI设备的硬件系统也就包括工作平台。广东aivsAOI

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。广东aivsAOI

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