최근 몇 년 동안 인공지능의 발전은 급속도로 발전했으며, 기술의 지속적인 발전과 응용 시나리오의 지속적인 확대로그것은 점차 산업 시각 검사 분야에 침투했습니다.더 높은 컴퓨팅 효율과 더 높은 탐지율을 가진 딥러닝 AI 알고리즘이 탄생했습니다.복잡한 특징을 감지할 수 없는 전통적인 알고리즘의 단점을 보완합니다.기업 생산의 품질과 지능에 대해 더 잘 인식하고 있습니다.
딥 러닝은 기계 학습의 중요한 분야입니다. 주로 인간의 뇌가 정보를 분석하고 처리하는 방식을 모방합니다.이 사례들 사이에서 공통 패턴을 추출하기 위해 기계들을 훈련시킵니다., 데이터의 특징과 표현을 포함하는 딥 러닝 모델을 그리며, 데이터의 입력에서 출력으로의 매핑 관계를 자동으로 학습합니다.그것은 미래에 얻은 정보를 빠르게 분류하는 데 도움이됩니다..
딥러닝 알고리즘을 기반으로, 회사는 독립적으로 새로운 시각적 AOI 탐지 장비를 개발했습니다.인공지능 딥러닝 알고리즘은 AOI의 보조 프로그래밍을 실현했습니다., 전통적인 수동 프레임 디버깅의 단계를 생략하여 프로그래밍 프로세스를 크게 단순화했습니다. 동시에 더 지능적인 탐지 능력을 가지고 있습니다.정밀하게 위치 및 용접 관절의 다양한 형태와 용접 문제의 다양한 유형을 분류 할 수 있습니다., 그리고 또한 구성 요소에 있는 문자를 감지하고, 흐릿함이나 빛으로 인한 간섭을 제거하고, 문자를 정확하게 식별할 수 있습니다.
이제 SMT, THT 및 다른 공정 생산 라인에서 널리 사용되었습니다.
딥러닝 알고리즘의 도움으로 인공지능 모델은 훈련에 필요한 다양한 형태의 이미지 데이터를 수입하여 생성됩니다.측정된 물체의 위치가 각 검출에서 정확하게 위치하고 있습니다., 측정 대상은 훈련 데이터에 따라 자동으로 분류 될 수 있습니다.
인공지능 딥 러닝 알고리즘을 통해 결함의 특징적인 정보가 확인되고 감지된 객체의 문제 유형이 올바르게 판단됩니다.
OCR (광학적 문자 인식) 문자 탐지는 딥러닝을 이용한 탐지의 한 형태입니다.문자 인식은 이미지로부터 텍스트를 추출하는 기계 비전 작업입니다.. 전 훈련 폰트 라이브러리를 가진 Jintuo AOI 시각 검사 장비, 빠르게 이미지 정보를 식별.
심층 학습 시스템은 검토 과정에서 AOI 테스트 결과를 두 번째로 검토하여 수동 검토에서 오류를 효과적으로 방지하고 품질 불안정을 초래할 수 있습니다.수동 검토 작업 부하를 줄이십시오., 그리고 생산 라인의 직선 통과율을 5%~10% 증가시킵니다.
AOI 시각 검사 장비에 딥 러닝 알고리즘을 도입한 이후 생산 효율성과 검사 유연성이 효과적으로 향상되었습니다.시각 검사의 혁신적인 발전은 리?? 배터리 개발을 촉진했습니다., 소비자 전자제품, 자동차, 항공우주 및 다른 분야에 지능적인 제조.시장의 동향과 요구에 맞는 제품을 출시, 그리고 제조 산업의 자동화와 지능적인 업그레이드를 지원합니다.
