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    網(wǎng)絡(luò)：千兆網(wǎng)卡結(jié)構(gòu)簡約，便于快速安裝Simplestructureeasytoinstallquickly落地式安裝，無需改動(dòng)流水線Floormounted,noneedtochangetheassemblyline在線無感檢測，PCBA流過快速給出結(jié)果On-linesensorlessdetection,PCBAflowthroughthefastgivesresults寬度與高度可調(diào)，適應(yīng)性強(qiáng)Adjustablewidthandheight,strongadaptability特色檢測項(xiàng)目（黑電感字符檢測、器件與底板同色的器件檢測、鋁電容頂部字符識別、黑灰電容字符識別、電池座方向識別、小鐵片檢測、聚丙烯電容字符識別、電線檢測、變壓器字符識別、晶振字符識別、螺紋/光頭射頻頭檢測、蜂鳴器方向檢測、東倒西歪的電容極性識別）本系統(tǒng)采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學(xué)習(xí)（deeplearning）的表示算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺（visualperception）機(jī)制構(gòu)建，可以進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。作為圖像識別領(lǐng)域的中心算法之一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)充足時(shí)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(luò)將用于提取圖像的判別特征，再通過分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識別。 目前常用的圖像識別算法為灰度相關(guān)算法，通過計(jì)算歸一化的相關(guān)來量化檢測圖像和標(biāo)準(zhǔn)圖像之間的相似程度。福建aivsAOI銷售

如果把AI視覺比作一個(gè)個(gè)體，那么深度學(xué)習(xí)便成為這一個(gè)體中重要的機(jī)體之一，許多功能的存在直接來源且依賴于它。直觀點(diǎn)說，深度學(xué)習(xí)算法成功運(yùn)用于計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)例如人臉識別、圖像**、物體檢測與追蹤等。人工檢測在早期的工業(yè)質(zhì)檢中占有一定的優(yōu)勢，但隨著生產(chǎn)科技的不端更新進(jìn)步，制造環(huán)節(jié)對于檢驗(yàn)水平的要求也越來越高，顯然人工檢查已無法滿足，檢測程度越來越復(fù)雜化和精密化使得機(jī)器視覺迫切需要被應(yīng)用其中來承擔(dān)、平衡生產(chǎn)的強(qiáng)度及壓力。河南aivsAOI銷售AOI檢測儀優(yōu)點(diǎn)是圖像的還原性較好，打光角度容易調(diào)易得到較清晰的圖像，相比線陣相機(jī)誤判率較低。

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(yuǎn)程調(diào)控、遠(yuǎn)程調(diào)試1、支持系統(tǒng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)越多效果越好；2、支持本地學(xué)習(xí)。

    AOI圖像采集的然后一個(gè)關(guān)鍵步驟是控制系統(tǒng)，光電傳感器的FOV（視窗）有限，物體高速運(yùn)動(dòng)中準(zhǔn)確地抓拍到清晰的圖像，軟硬件協(xié)調(diào)動(dòng)作非常重要，如下圖所示，當(dāng)圖像傳感器與機(jī)臺移動(dòng)速度不匹配時(shí)造成圖像的拉伸，收縮等變形，所以，載物移動(dòng)平臺XY方向移動(dòng)與圖像采集光電傳感器的同步移動(dòng)影響到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確，要在固定光照，等間距下拍攝一幅清晰的圖像，高精度的導(dǎo)軌，電機(jī)和運(yùn)動(dòng)控制程序是非常必要的。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(xiàng)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(jī)械系統(tǒng)的抖動(dòng)，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(shí)的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。 與人工檢查做一個(gè)形象的比喻，AOI采用的普通LED或特殊光源相當(dāng)于人工檢查時(shí)的自然光。

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AOI檢測的比較大優(yōu)點(diǎn)是節(jié)省人力， 保證了檢測結(jié)果的穩(wěn)定性，可重復(fù)性，及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的不良，確保出貨質(zhì)量。福建aivsAOI銷售

一是分類，即可以將產(chǎn)品分為合格和不合格，這是深度學(xué)習(xí)很重要的一個(gè)應(yīng)用；二是定位，即幫助使用者定位物體的位置和數(shù)量；三是分割，即可以找到缺陷的輪廓，基于缺陷的輪廓和大小，對產(chǎn)品進(jìn)行更精細(xì)的判別。通過深度學(xué)習(xí)算法，軟件可以自動(dòng)學(xué)習(xí)瑕疵的特征，使得無規(guī)律圖像的分析變得可能；在精確度方面，可通過深度學(xué)習(xí)算法和制造業(yè)特有的數(shù)據(jù)提高檢測的精確度；雖然深度學(xué)習(xí)在很多方面具有優(yōu)勢，不過也并不是所有任務(wù)都適用。深度學(xué)習(xí)對瑕疵分類更有優(yōu)勢。福建aivsAOI銷售

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