特色功能：一、智能輔助建模：極速建模，無需設置參數，2.一鍵智能搜索80多種器件；二、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。三、遠程調試/離線編程：支持客戶離線編程、客戶遠程調控、遠程調試；四、學習：1、支持系統學習訓練，學習越多效果越好，2、支持本地學習；五、支持局部檢測：支持器件本體大部分特征相同，局部有差異的器件檢測。深度學習技術是使用神經網絡，通過這些神經網絡模仿人類水平的智能，來進行異常區分。山東不需要設置參數的AOI系統

在檢測行業，與人類視覺相比，機器視覺優勢明顯

1）精確度高：人類視覺是64灰度級，且對微小目標分辨力弱；機器視覺可明顯提高灰度級，同時可觀測微米級的目標；

2）速度快：人類是無法看清快速運動的目標的，機器快門時間則可達微秒級別；

3）穩定性高：機器視覺解決了人類一個非常嚴重的問題，不穩定，人工目檢是勞動非常枯燥和辛苦的行業，無論你設計怎樣的獎懲制度，都會發生比較高的漏檢率。但是機器視覺檢測設備則沒有疲勞問題，沒有情緒波動，只要是你在算法中寫好的東西，每一次都會認真執行。在質控中提升效果可控性。

4）信息的集成與留存：機器視覺獲得的信息量是完整的且可追溯的，相關信息可以很方便的集成和留存。 湖南爐前AOI外觀檢測深度學習的主要優勢是隨著數據量的增加，它們可以進行持續性的改進。

在傳統機器視覺和深度學習算法之間進行對比對比和選擇。一方面，相較于傳統機器視覺解決方案，深度學習的一個明顯優勢是高效壓縮視覺機器開發的時間，目前深度學習算法在醫療、生命科學、食品等行業領域上都有一定較大程度的應用發展。深度學習算法實現視覺專業應用程序難題轉化為非視覺**能夠解決的問題。這樣一來，使得機器視覺系統更簡單易用。同時，計算機及相機檢測也更為精確。機器視覺與深度學習也要根據其應用程序類型、處理的數據量、處理能力進行選擇。

人工智能成為了時下科技的關鍵詞之一，生活中有越來越多的人工智能產物走進我們的視野，其中AI視覺的這一產業鏈也在迅速地延伸，AI視覺中的各種硬件和算法也隨之衍生，AI視覺主要通過對圖像的分析處理進而識別得出相應需要的視覺結果。AI視覺的產生給現代企業的生產制造提供了更高效的檢測方式，同時帶來了更多的機遇，AI視覺檢測的優勢遠遠超越了人工檢測。 而在現實中的生產檢測中，AI視覺的亮點則在多方面呈現。愛為視（AIVS）視覺檢測設備，更是走在行業前列無需抽色、無需調飽和度、色相。

愛為視（Aivs），新一代智能插件AOI，與傳統AOI比較大的區別在于：操作非常簡便，只要有員工會使用電腦的那么就可以進行操作！，本公司主要采用的是：卷積神經網絡并且利用先進的深度學習模型、計算機視覺，圖形圖像處理等等技術，以原始圖像作為輸入，一部分是特征的提取，（通過卷積、池化、jihuo函數等），另一部分則是識別分類（全連接層）！只需要在線抓拍首件，系統便能輔助建模，一鍵智能搜索80幾種器件。非常便利，簡單上手。深度學習技術是什么？AOI系統

PCBA插件爐前缺陷檢測。山東不需要設置參數的AOI系統

一臺機器視覺設備通常可以包含多種配置以及多種原理、算法，這主要還是取決與對設備功能的需求及結構設計的復雜程度。而其中，運用深度學習算法不單單可以代替人力實現日常檢測，還擁有計算機系統的強悍的性能速度，這在很大程度上加快了整體生產的進程。就進一步分析而言，深度學習算法為圖像的分析處理進一步概念化、完整化。 相較于傳統的圖像處理，深度學習更具有自學算法模式，可以根據標記的現有對圖像，對其好壞來進行判斷。山東不需要設置參數的AOI系統

深圳愛為視智能科技有限公司致力于機械及行業設備，是一家其他型公司。公司業務涵蓋智能視覺檢測設備等，價格合理，品質有保證。公司注重以質量為中心，以服務為理念，秉持誠信為本的理念，打造機械及行業設備良好品牌。在社會各界的鼎力支持下，持續創新，不斷鑄造***服務體驗，為客戶成功提供堅實有力的支持。