W ostatnich latach rozwój sztucznej inteligencji poczynił ogromne postępy, a wraz z ciągłym postępem technologii i ciągłym rozszerzaniem scenariuszy zastosowań, stopniowo przeniknął do dziedziny przemysłowej kontroli wizyjnej; Narodził się algorytm głębokiego uczenia AI o wyższej wydajności obliczeniowej i wyższym wskaźniku wykrywania, który nadrabia braki tradycyjnych algorytmów, które nie mogą wykrywać złożonych cech, i w większym stopniu realizuje jakość i inteligencję produkcji przedsiębiorstw.
Głębokie uczenie to ważna gałąź uczenia maszynowego. Naśladuje ono głównie sposób, w jaki ludzki mózg analizuje i przetwarza informacje, szkoli maszyny w celu wydobywania wspólnych wzorców wśród tych instancji w przypadku uczenia się, rysuje model głębokiego uczenia zawierający cechy i wyrażenia w danych i automatycznie uczy się relacji mapowania od wejścia do wyjścia z danych. Pomaga to w szybkim klasyfikowaniu uzyskanych informacji w przyszłości.
W oparciu o algorytm głębokiego uczenia, firma niezależnie opracowała nowy sprzęt do wykrywania wizualnego AOI. Na podstawie tradycyjnej metody wykrywania, algorytm głębokiego uczenia AI zrealizował pomocnicze programowanie AOI, pomijając kroki tradycyjnego ręcznego debugowania ramki, co znacznie uprościło proces programowania; Jednocześnie ma bardziej inteligentną zdolność wykrywania, która może dokładnie zlokalizować i sklasyfikować różne formy połączeń lutowanych i różne rodzaje problemów ze spawaniem, a także może wykrywać znaki na komponentach, eliminować zakłócenia spowodowane rozmyciem lub światłem i dokładnie identyfikować znaki.
Obecnie jest szeroko stosowany w liniach produkcyjnych SMT, THT i innych procesach.
Z pomocą algorytmu głębokiego uczenia, model AI jest generowany poprzez importowanie różnych form danych obrazu do szkolenia, a lokalizacja mierzonego obiektu jest dokładnie zlokalizowana w każdym wykryciu, a mierzony obiekt może być automatycznie klasyfikowany zgodnie z danymi szkoleniowymi.
Poprzez algorytm głębokiego uczenia AI, informacje charakterystyczne dla wady są identyfikowane, a typ problemu wykrytego obiektu jest poprawnie oceniany.
OCR (Optical Character Recognition) Wykrywanie znaków to forma wykrywania, która wykorzystuje głębokie uczenie, a w świecie przemysłowym rozpoznawanie znaków jest zadaniem wizji maszynowej, które obejmuje wydobywanie tekstu z obrazów. Sprzęt do kontroli wizualnej Jintuo AOI z wstępnie wytrenowaną biblioteką czcionek, szybko identyfikuje informacje o obrazie.
W procesie przeglądu, system głębokiego uczenia może przeprowadzić drugą recenzję wyników testów AOI, skutecznie uniknąć błędów w ręcznym przeglądzie i prowadzić do niestabilności jakości, zmniejszyć obciążenie pracą ręcznego przeglądu i zwiększyć wskaźnik przepustowości linii produkcyjnej o 5%-10%.
Od czasu wprowadzenia algorytmu głębokiego uczenia w sprzęcie do inspekcji wizyjnej AOI, skutecznie poprawiono wydajność produkcji i elastyczność inspekcji; Innowacyjny rozwój inspekcji wizualnej promował rozwój baterii litowych, elektroniki użytkowej, samochodów, lotnictwa i innych dziedzin do inteligentnej produkcji. W przyszłości Jingtuo będzie nadal koncentrować się na najnowocześniejszych technologiach, wprowadzać produkty, które odpowiadają trendom i potrzebom rynku, oraz pomagać w automatyzacji i inteligentnej modernizacji przemysłu wytwórczego.
