في السنوات الأخيرة، تقدم تطوير الذكاء الاصطناعي بسرعة كبيرة، ومع التقدم المستمر في التكنولوجيا والتوسع المستمر في سيناريوهات التطبيق،لقد اخترقت تدريجيا في مجال التفتيش البصري الصناعي؛ تم إنشاء خوارزمية الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق مع كفاءة حاسوبية أعلى ومعدل اكتشاف أعلى ،الذي يعوض عن أوجه القصور في الخوارزميات التقليدية التي لا تستطيع الكشف عن الخصائص المعقدة، وتدرك نوعية وذكاء إنتاج المؤسسات إلى حد أكبر.
التعلم العميق هو فرع مهم من التعلم الآلي. إنه يقلد بشكل رئيسي طريقة تحليل الدماغ البشري ومعالجة المعلومات،تدريب الآلات لاستخراج أنماط مشتركة بين هذه الحالات في تعلم الحالة، يرسم نموذج التعلم العميق يحتوي على الخصائص والتعبيرات في البيانات، ويتعلم تلقائيًا علاقة الرسم البياني من المدخلات إلى المخرجات من البيانات.يساعد على تصنيف المعلومات المكتسبة بسرعة في المستقبل.
بناءً على خوارزمية التعلم العميق، طورت الشركة بشكل مستقل معدات جديدة للكشف عن AOI البصرية.خوارزمية التعلم العميق للذكاء الاصطناعي أدركت البرمجة المساعدة لـ AOI، حذف خطوات إصلاح الإطار اليدوي التقليدي، والتي تبسط إلى حد كبير عملية البرمجة؛ في الوقت نفسه لديها قدرة اكتشاف أكثر ذكاء،التي يمكن تحديد وتصنيف بدقة أشكال مختلفة من مفاصل اللحام وأنواع مختلفة من مشاكل اللحام، ويمكن أيضا الكشف عن الحروف على المكونات، والقضاء على التداخل الناجم عن الضباب أو الضوء، وتحديد الحروف بدقة.
الآن تم استخدامه على نطاق واسع في SMT ، THT ، وغيرها من خطوط إنتاج العملية.
بمساعدة خوارزمية التعلم العميق، يتم إنشاء نموذج الذكاء الاصطناعي عن طريق استيراد أشكال مختلفة من بيانات الصور للتدريب،وموقع الكائن المقاس يقع بدقة في كل اكتشاف، ويمكن تصنيف الكائن المقاس تلقائيًا وفقًا لبيانات التدريب.
من خلال خوارزمية التعلم العميق للذكاء الاصطناعي ، يتم تحديد المعلومات المميزة للعيوب ويتم الحكم بشكل صحيح على نوع مشكلة الكائن المكتشف.
تحديد الشخصيات هو شكل من أشكال الكشف الذي يستخدم التعلم العميق، وفي العالم الصناعي،التعرف على الأحرف هو مهمة رؤية الآلة التي تنطوي على استخراج النص من الصور. معدات التفتيش البصري Jintuo AOI مع مكتبة الخطات قبل التدريب، وتحديد معلومات الصورة بسرعة.
في عملية المراجعة، يمكن لنظام التعلم العميق إجراء مراجعة ثانية لنتائج اختبار AOI، وتجنب بشكل فعال الأخطاء في المراجعة اليدوية وتؤدي إلى عدم استقرار الجودة،تقليل عبء عمل المراجعة اليدوية، وزيادة معدل التجاوز المباشر لخط الإنتاج بنسبة 5٪ إلى 10٪.
منذ إدخال خوارزمية التعلم العميق في معدات التفتيش البصري لشركة AOI ، تم تحسين كفاءة الإنتاج ومرونة التفتيش بشكل فعال.التطوير المبتكر للتفتيش البصري قد عزز تطوير بطاريات الليثيوم، الإلكترونيات الاستهلاكية والسيارات والطيران والفضاء وغيرها من المجالات إلى التصنيع الذكي.إطلاق منتجات تلبي اتجاهات واحتياجات السوق، وتساعد على أتمتة وتحديث ذكية للصناعة التحويلية.
