焊炉前电子元件的检测AOI具有以下特点:

●AI技术,深度学习算法和图形图像处理技术AOI技术革命

●采用声音提示、弹窗对比图、主图突出显示不良红推转各种提醒符合***工学

●听、二看、三聚焦，便于员工听到异常提醒后直接观察使用弹窗显示不良器件对比图

●深度学习算法、海量实际场景数据训练4Pce维码识别，支持MES对接

●简化操作流程，步骤简明浦晰

●实现自动编程，大幅减少作业时间，5分钟可快速上手。

●生产数据实时图表动态显示可视化管理，检测数据便捷导出。

●结构简约，适应性强，可以实现便捷安装

未来AOI采用深度学习的人工智能技术，并将其应用在AOI中。这种深度学习算法能模拟人类大脑工作，构建深度***网络，在原始数据中进行自动特征的提取。当出现无法检测的缺陷时，检测系统可以通过设备采集数据,在一定的人工干预 下进行模型的微调训练。在训练过程中，随着数据集的扩充和模型的强化，AOI检测结果也在不断优化。未来AOI在进行元件极性识别时，基本不会受到元件成像角度、位置、光照、纹理、颜色、大小等差异的影响，兼容多种工业环境。现在该AOI系统已应用在多个行业，包括显示液晶屏蒂的自动化检测、汽车电子产品的外观检测、电子产品的组装加工过程等

什么是炉前插件AOI，插件AOI可以提升品质: AIS201的不良检出率和检测速度都远远高于人工目检，可显著提升生产品质，避免质量问题导致的赔款，降低生产维修成本。插件AOI可以减少人工:在线检测，不需额外投入人工去拿放板，典型应用场景下，-台AIS201设备根据工厂工位安排的不同，能为工厂减少0.5-1个工位。焊炉前AOl可以节省培训成本:在工人离职率高的当今，培训一名熟练的目检I需要较长周期，而AIS201的使用只需要2小时培训即可快速上手。