一是分類,即可以將產品分為合格和不合格,這是深度學習很重要的一個應用;二是定位,即幫助使用者定位物體的位置和數量;三是分割,即可以找到缺陷的輪廓,基于缺陷的輪廓和大小,對產品進行更精細的判別。通過深度學習算法,軟件可以自動學習瑕疵的特征,使得無規律圖像的分析變...
愛為視智能科技有限公司擁有精、專的售后服務,讓廣大客戶售后無憂,切實保障客戶制造效率,實現遠程響應,保障制造、生產不停滯;在現場安裝完成后的24小時內對甲方人員提供培訓指導,及時解決現場問題,--開展技能培訓,保障員工技能操作;只要接到設備故障的通知,1小時內...
爐后皮帶線模式:支持,且可以多機種共線生產; 支持NG buffer對接; 支持多工位語音播報、自定義語音播報內容; 通訊方式:支持標準接口、定制接口; 追溯:可實時輸出。支持按條碼、二維碼、機型、時間等維度追溯; 條碼識別:...
AI深度學習算法是近幾年興起的熱門的一種人工智能算法,大量的案例證明,AI在外觀檢查領域的應用是大勢所趨,使得AI算法更加便利于以后軟件的升級優化。由于被檢測產品的原料可能有不同的廠家,導致同款產品在顏色、亮度乃至對比度等方面都有差異,深度學習測試效果可以達到...
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...
取而代之的是自動檢測技術,其在生產中承擔著重要的角色。運用自動光學檢測進一步減少產品外觀缺陷,對于裝配過程中錯誤的前期查找、消除起關鍵作用。AOI采用視覺系統、和新型給光方式、更高的放大倍數以及更為綜合、復雜的處理技術,實現高速、高精度檢測,AOI能夠檢驗大量...
一是分類,即可以將產品分為合格和不合格,這是深度學習很重要的一個應用;二是定位,即幫助使用者定位物體的位置和數量;三是分割,即可以找到缺陷的輪廓,基于缺陷的輪廓和大小,對產品進行更精細的判別。通過深度學習算法,軟件可以自動學習瑕疵的特征,使得無規律圖像的分析變...
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...
人類的感知系統,有83%以上是通過人眼來完成的,而人類的眼睛又是所有動物里面綜合性能排前列的,其圖像包含的信息量是非常巨大的。不僅要用到單個的立體視覺成像,還要用到整體視覺能力,所以人眼的立體視覺能力和顏色辨別能力遠超過動物的眼睛。其中,對個體的感知是人眼基本...
易用性體現在: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。具備持...
當今企業之間的競爭,已經不允許哪怕是0.1%的缺陷存在。有些時候,如微小尺寸的精確快速測量,形狀匹配,顏色辨識等,用人眼根本無法連續穩定地進行,其它物理量傳感器也難有用武之地。在現代工業自動化生產中,涉及到各種各樣的檢查、測量和零件識別應用,例如汽車零配件尺寸...
工控主機/操作系統:CPU:inteli59600KF,GPU:NVIDIA獨立顯卡顯存:8G/6G,內存/硬盤存儲:16GDDR4/2T操作系統:Ubuntu.19.2LTS64bit顯示器:22寸/23.8寸FHD大視角顯示器網絡:千兆網卡 算法...
伴隨著元器件的微型化、細間距化等密度特征越來越明顯,生產品質以及產能的需求不斷擴增,致使產品外觀缺陷檢測的難度相應提升,傳統的人工目視檢測法將逐步被淘汰,其整體速度慢而且效率低下,且具有明顯的主觀性。加上產品的微小外觀缺是無法用肉眼直接判別的,直觀目視被測區域...
愛為視智能科技有限公司采用深度學習模型、計算機視覺和圖形圖像處理算法等前沿技術,實現元器件不良檢測的自動化和智能化,極大地提高了生產效率和產品的品質,有專業的特色功能,例如:智能輔助建模,能夠急速建模,無需設置參數,且能一鍵智能搜索80多種器件;易用性,無需設...
傳統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,構建深度神經網絡(如卷積神經網絡等)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化。在具體的應用上,例如自動ROI區域分割;標點定位(...
愛為視(AIVS)新一代爐前智能插件檢測設備,為全球第1款不用設置參數的AOI!極速編程10分鐘上手之“SPC”功能: 1.提供實時實用的統計分析數據; 2.能夠快速了解當前品質與效率狀況; 3.提供多樣統計的分析圖(例如ID錯誤頻次、名...
比如客戶需要分出缺陷種類,他們用傳統方法花了兩個月時間調好之后,如果換另外一種物料,又得重新調,這種情況便適合使用深度學習。然而對于沒有進行訓練的缺陷出現,深度學習就沒有辦法檢測出來。如果生產的過程中出現這種情況,用傳統的方法和深度學習一起應用,傳統的方法解決...
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...
一是分類,即可以將產品分為合格和不合格,這是深度學習很重要的一個應用;二是定位,即幫助使用者定位物體的位置和數量;三是分割,即可以找到缺陷的輪廓,基于缺陷的輪廓和大小,對產品進行更精細的判別。通過深度學習算法,軟件可以自動學習瑕疵的特征,使得無規律圖像的分析變...