用雙眼觀察世界是人類與生俱來的、非常重要的生物功能之一，也是人類認識世界和改造世界的主要途徑。而在漫長的文明演化的道路中，為了彌補人類視覺的天然短板，看到更廣闊的世界，善于利用工具的人類發(fā)明了機器，從模仿人類視覺開始，漸漸步入超越人類視覺的道路，隨著人工智能的步伐不斷演進。早期機器局限于感光材料和技術(shù)只能記錄黑白色彩，直至19世紀末光學研究出現(xiàn)新的突破，彩色在攝影師帶有濾鏡的拍攝和后期合成中顯現(xiàn)，使得機器視覺邁上首步臺階。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。福建新一代智能AOI光學檢測

經(jīng)過波峰焊后，焊點所有的參數(shù)會有很大的變化，這主要是由于焊爐內(nèi)錫的老化導致焊盤反射特性從光亮到灰暗，因此，在檢查時算法上必須要包含這些變化。在波峰焊中，典型的缺陷是短路和焊珠。當檢測到短路時，假如印刷的圖案或者無反射印刷這兩種情況的減少以及應用阻焊層，就可以消除這些誤報。如果基準點沒有被阻焊膜蓋住而過波峰焊，可能會導致一個圓形基準點上錫成了一個半球，其內(nèi)在的反射特性將會發(fā)生改變;應用十字型作為基準點或者用阻焊層覆蓋基準點，可以防止這種情況的發(fā)生。河南新一代AOI生產(chǎn)愛為視爐前插件檢測可應用于工控、汽車、家電等行業(yè)。

在現(xiàn)代工業(yè)自動化生產(chǎn)中，連續(xù)大批量生產(chǎn)中每一個制作過程都是有一定的次品率的，單獨去看雖然比率很小，但是相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的重要瓶頸，并且在經(jīng)過完整制程后再次去剔除次品，成本會高很多（例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發(fā)現(xiàn)，那么返修的成本將會是原成本的100倍以上），因此及時檢測以及次品剔除對質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進一步升級的重要基石。

一般而言，通過算法產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集幾乎含括每個缺陷類型100個以上圖像，利用網(wǎng)絡建立對應模型，從而實現(xiàn)對所輸入圖像的對象進行識別和分類。簡單舉例，現(xiàn)代的食品制造公司所采用的視覺檢測設備通常有深度學習算法，這一功能便能直接輔助檢測包裝上是否存在某些特定圖像、字符等。 深度學習更善于解決復雜外觀表面及缺陷。比如旋轉(zhuǎn)時掃查零件表面的突出特征如劃痕、凹痕等，深度學習在定位、識別、分類等各項細分功能中對于圖像處理有一個好處以及相對于傳統(tǒng)機器視覺的不同之處，即它擁有在概念基礎上對零件外觀進行概念化和概括的能力。深度學習它比較擅長解決外觀缺陷和復雜的表面。

AI視覺在很大程度上提升了測量目標的準確性，人眼分辨識別的能力往往有限，對于極其微小的外觀缺陷識別檢測上具有一定的難度，甚至無法實現(xiàn)，但是這些不足 ，AI視覺都可以彌補，比如它對于微米級的缺陷目標檢測可一步到位。人眼識別的速度與機器的速度對比也有很大的區(qū)別，人眼的識別能力使得它識別的速度被限定，AI視覺系統(tǒng)通過它強悍的機構(gòu)驅(qū)動，快速移動掃描，搭載高精密相機，以及硬件涉施，閃速抓拍，能夠完成精確快速的識別。愛為視專注智能視覺，見證中國好品質(zhì)。浙江智能AOI研發(fā)

插件爐前檢測可以利用數(shù)據(jù)庫實時保存檢測的狀態(tài)和結(jié)果，幫助、分析產(chǎn)品出錯和誤檢原因。福建新一代智能AOI光學檢測

傳統(tǒng)的機器學習在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學習則通過多層感知機模擬大腦工作，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等）來學習簡單特征、建立復雜特征、學習映射并輸出，訓練過程中所有層級都會被不斷優(yōu)化。在具體的應用上，例如自動ROI區(qū)域分割；標點定位（通過防真視覺可靈活檢測未知瑕疵）；從重噪聲圖像中檢測無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于深度學習的機器視覺軟件推向市場，深度學習給機器視覺的賦能會越來越明顯。福建新一代智能AOI光學檢測

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