AI視覺檢測代替人工檢測實現了非接觸、高效率、高精度的檢測優勢，在工業檢測中成為一種剛需。它通過相機拍照獲取圖像、對圖像進行識別、處理從而達到檢測的目的。機器視覺可自動識別被測產品表面的缺陷，如金屬外觀不良檢測、印刷電路板缺陷檢測等。AI視覺為人類解放生產力提供了重要的支撐，使現代的生產制造更加地智能化、自動化。帶動了企業生產效益的提升，進而為整體經濟的上漲貢獻了巨大的力量，經濟與科技相互反饋，AI視覺在未來將有更多的拓展性、與更高的先進性。新一代AI視覺檢測系統，實現真正的AI技術。湖南遠程操控AOI檢測

幾乎所有產品都需要檢測，而人工檢測存在著較多的弊端，人工檢測準確性低，長時間工作的話，準確性更是無法保證，而且檢測速度慢，容易影響整個生產過程的效率。因此，機器視覺在圖像檢測的應用方面也非常的廣，例如：硬幣邊緣字符的檢測。2000年10月新發行的第五套人民幣中，壹圓硬幣的側邊增強了防偽功能，鑒于生產過程的嚴格控制要求，在造幣的一道工序上安裝了視覺檢測系統;印刷過程中的套色定位以及較色檢查、包裝過程中的飲料瓶蓋的印刷質量檢查，產品包裝上的條碼和字符識別等;玻璃瓶的缺陷檢測。山東離線AOI升級換代傳統AOI檢測（抽顏色比對）。

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，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別，人眼的識別能力使得它識別的速度被限定，AI視覺系統通過它強悍的機構驅動，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。

愛為視新一代智能插件AOI，采用卷積神經網絡、先進深度學習模型，計算機視覺、圖形圖像處理等技術，解決AOI 編程復雜、誤報多的行業痛點，提供插件爐前錯、漏、反、多、歪斜等缺陷檢測方案。其具有無需設置參數、軟件輔助極速建模、無需專業操作人員，支持器件局部檢測等中心優勢；中心優勢：一、軟件輔助建模：極速建模，一鍵智能搜索80多種器件；二、無需設置參數：1.采用智能算法、自動框圖比例高；2.無需抽色、無需調飽和度、色相、無需調容忍度、閾值；三、無需專業操作人員：1.傻瓜式操作，2.會操作電腦的產線員工即可使用；四、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中計算機模型可以直接從圖像、文本、聲音來學習執行分類任務。

局部檢測:支持器件局部檢測；

SPC功能與數據輸出:不良分類統計柏拉圖，趨勢圖多維度展示；可實時追溯導出生產數據；

畫面顯示:1、主圖畫面動態與靜態結合，便于員工觀察；2、根據底板顏色可以自由選擇器件框顏色，適應各種顏色底板；

條碼識別:支持識別一維碼（128碼）,二維碼（QR/DM碼）；

追溯:可實時輸出。支持按條碼、二維碼、機型、時間等維度追溯；

NG板停線功能:支持流水線啟停控制；

多拼板檢測:支持多拼板檢測；

替代料添加:支持替代料添加； 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。江西新一代智能AOI升級換代

機器視覺系統在半導體行業的使用早在20幾年前便已開始。湖南遠程操控AOI檢測

深度學習的工作流程大致可概括為標注、訓練和推理。首先，人工收集和采集圖像，標注特征，形成數據；然后，將這些數據喂給計算機，讓計算機進行訓練，生成網絡進行評估，如果這個網絡的性能符合要求，就可以上線，實現檢測。網絡在上線之后，會產生大量的數據，這些數據又可以變成新的樣本，通過加入數據，進行迭代優化，讓網絡和檢測系統越來越好。在深度學習的過程中，建立一個高質量的訓練數據集非常關鍵。高質量訓練數據集對于成功部署深度學習解決方案至關重要，邊緣情況或者標記不當的數據，會使網絡混亂，而標記良好、內部一致的數據集的效果會更佳，訓練圖像必須在其所表示的類別中具備典型，訓練圖像樣式必須盡量貼近系統部署時會遇到的圖像。湖南遠程操控AOI檢測

深圳愛為視智能科技有限公司位于西麗街道曙光社區中山園路1001號TCL科學園區E3棟201之218。公司自成立以來，以質量為發展，讓匠心彌散在每個細節，公司旗下智能視覺檢測設備深受客戶的喜愛。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。愛為視秉承“客戶為尊、服務為榮、創意為先、技術為實”的經營理念，全力打造公司的重點競爭力。