AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。因AOI檢測主要應用于PCB、半導體及FPD等電子元器件生產過程中的檢測環節，幾乎每一個電子元器件都需要進行瑕疵檢測，因此這些電子元器件的產量與AOI檢測的應用結構息息相關。因此，AOI檢測行業應用需求結構主要通過PCB、半導體和FPD的產量比例來進行測算得到。經初步測算，PCB是目前我國主要的AOI應用領域，大概占AOI檢測總規模的。對于產品檢測來說，利用AOI技術能夠有效提升產品檢測分析的準確性和完整性。隨著電子制造產業鏈的進一步整合，檢測市場將不斷擴容，AOI技術在終端應用將持續得到突破，應用領域拓展將為AOI檢測服務和設備的需求增長增添動力，市場規模存在較大成長空間。 AOI檢測技術應運而生的背景是電子元件集成度與精細化程度高，檢測速度與效率更高，檢測零缺陷的發展需求。湖北插件AOI升級換代

程序制作靈活性：1、無需設置參數；2、在線抓拍首件板系統輔助做程序，且支持持續補充學習，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生變化，已做好的模板可長久正常使用易用性：1、無需設置參數；上手快；2、在線抓拍首件板系統輔助做程序，自動框圖比例高，支持持續補充學習，學習后自動建模比例更高(80%+）；3、根據客戶需要，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、刪除等快捷鍵操作湖南爐前AOI檢測AOI設備是高度定制化產品，設備廠商往往需要根據下游客戶的要求進行主機設備的調整或是軟件的二次開發。

  隨著電子技術、圖像傳感技術和計算機技術的快速發展，AOI（自動光學）檢測技術以其自動化、非接觸、速度快、精度高、穩定性高等優點，成為表面缺陷檢測的重要手段，補足智能化生產線上的品質把控關。AOI是興趣面，可以較好體現范圍，也就是說邊界更加明晰，AOI其實屬性之一就是POI，采用UID標記。AOI就是有邊界的POI，那么我們就可以根據POI獲取AOI來驗證數據的準確性。特別是研究街道尺度的，加上POI和AOI數據，對城市功能分區，城市熱環境、城市灰綠地等等都非常有用。

易用性：1、無需設置參數；上手快；2、在線抓拍首件板系統輔助做程序，自動框圖比例高，支持持續補充學習，學習后自動建模比例更高(80%+）；3、根據客戶需要，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、橋堆方向檢測存在的主要問題是，當一些檢查對象是不可見的，或是在PCB上存在一些干擾使得圖像變得模糊或隱藏起來了。

    本系統采用的卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學習（deeplearning）的表示算法之一。卷積神經網絡仿造生物的視知覺（visualperception）機制構建，可以進行監督學習和非監督學習。作為圖像識別領域的中心算法之一，卷積神經網絡在學習數據充足時有穩定的表現。針對本系統所處理的大規模圖像分類問題，卷積神經網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、根據底板顏色可以自由選擇器件框顏色；3、可依據客戶需求，自由定義器件中文名；4、不良器件圖靜態顯示。 插件爐前檢測可以利用數據庫實時保存檢測的狀態和結果，幫助、分析產品出錯和誤檢原因。山東專業AOI設備

AOI檢測的工作邏輯可以簡單地分為圖像采集階段，數據處理階段，圖像分析段和缺陷報告階段四個階段。湖北插件AOI升級換代

中國機器視覺起步于80年代的技術引進，隨著98年半導體工廠的整線引進，也帶入機器視覺系統，06年以前國內機器視覺產品主要集中在外資制造企業，規模都較小，06年開始，工業機器視覺應用的客戶群開始擴大到印刷、食品等檢測領域，2011年市場開始高速增長，隨著人工成本的增加和制造業的升級需求，加上計算機視覺技術的快速發展，越來越多機器視覺方案滲透到各領域，缺陷檢測功能，是機器視覺應用得多的功能之一，主要檢測產品表面的各種信息。湖北插件AOI升級換代

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