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：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、OCR等

檢測內容：手插元器件的錯件、漏件、極性反向、多插、歪斜、字符、條碼、二維碼等檢測

混板模式:可支持6種機型，程序自動調用

生產的同時可編輯模板

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

愛為視DIP 插件爐前檢測，使用的是22寸/23.8寸FHD大視角顯示器。安徽新一代智能AOI生產

愛為視（AIVS）極速編程以及傻瓜式操作的過程是什么樣的呢！帶您來看看，通過4種建模方式之“抓圖建模”：登錄系統—標注文件管理—選擇模板圖片—抓圖輔助建模，當PCBA經過設備時自動抓拍進行建模！全程傻瓜式操作！

四種建模方式之“取圖—模板遷移”適用于首件機型與已生產過的舊機型類似（如共PCBA的機型，多器件或者少器件），讓您的建模更加高效！

四種建模方式之“抓圖—模板遷移”，適用于建模的模板位置抓拍不合適，再次進行抓圖用之前的模板進行遷移建模，更加高效！ 江蘇爐前AOI檢測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。

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。

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小時內給予客戶回復，能開機聯網的遠程協助處理；如果需要現場處理的，乙方24小時內將派遣人員到現場進行處理（廣東省外48小時內）；2年內客戶軟件升級無需費用。采用高分辨率工業相機和智能圖像分析，檢測電子電路板上插件元器件多、錯、漏、反等缺陷。

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。愛為視插件爐前檢測，標配2000萬 CCD全彩工業面陣相機。湖北遠程操控AOI銷售

深度機器學習方法有監督學習與無監督學習。安徽新一代智能AOI生產

經過波峰焊后，焊點所有的參數會有很大的變化，這主要是由于焊爐內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，其內在的反射特性將會發生改變;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生。安徽新一代智能AOI生產

深圳愛為視智能科技有限公司主營品牌有愛為視，發展規模團隊不斷壯大，該公司其他型的公司。是一家有限責任公司企業，隨著市場的發展和生產的需求，與多家企業合作研究，在原有產品的基礎上經過不斷改進，追求新型，在強化內部管理，完善結構調整的同時，良好的質量、合理的價格、完善的服務，在業界受到寬泛好評。公司擁有專業的技術團隊，具有智能視覺檢測設備等多項業務。愛為視以創造***產品及服務的理念，打造高指標的服務，引導行業的發展。