　　深度學習(xi) (Deep Learning)是機器學習(xi) 的一個(ge) 重要分支，主要是模仿人腦對信息的分析處理方式，訓練機器在實例學習(xi) 中提取這些實例之間的共同模式，得出數據中包含特征與(yu) 表達的深度學習(xi) 模型，自動從(cong) 數據中學習(xi) 從(cong) 輸入到輸出的映射關(guan) 係，有助於(yu) 未來對獲取的信息快速分類。

　　智能升級

　　AI技術賦能AOI視覺檢測

　　amjs澳金沙门股份基於(yu) 深度學習(xi) 算法，自主研發了全新的視覺AOI檢測設備，在傳(chuan) 統檢測方式的基礎上，AI深度學習(xi) 算法實現了對AOI的輔助編程，省略了傳(chuan) 統人工畫框調試的步驟，極大地簡化了編程流程;同時具備更加智能的檢測能力，能夠針對不同形態的焊點和各種類型的焊接問題進行準確定位和分類，也能夠檢測在元器件上的字符時，排除模糊或光照造成的幹擾，準確識別字符。

　　amjs澳金沙门AOI視覺檢測設備圖

　　現已經普遍應用於(yu) SMT，THT，以及其他工藝流程生產(chan) 線中。

　　SMT生產(chan) 線

　　THT生產(chan) 線

　　輔助編程

　　借助深度學習(xi) 算法，通過導入不同形態的圖片數據進行訓練，生成AI模型，在每次檢測中準確定位被測物位置，也能夠根據訓練數據，實現對被測物的自動分類。

　　自動焊點識別

　　智能檢測

　　通過AI深度學習(xi) 算法，識別缺陷的特征信息，對被檢測物的問題類型做出正確判斷。

　　智能識別焊接問題

　　OCR(Optical Character Recognition，光學字符識別)字符檢測是利用深度學習(xi) 的一種檢測方式，在工業(ye) 領域，字符識別是一項機器視覺任務，包括從(cong) 圖像中提取文本。amjs澳金沙门AOI視覺檢測設備憑借預訓練字體(ti) 庫，快速識別圖片信息。

　　OCR字符識別

　　在複判環節，深度學習(xi) 係統能夠對AOI檢測結果進行二次複判，有效避免人工複判中出現錯誤從(cong) 而導致品質不穩定，減少人工複判工作量，產(chan) 線直通率提高5%-10%。

　　智能複判示意圖

　　amjs澳金沙门AOI視覺檢測設備自引入深度學習(xi) 算法以來，生產(chan) 效率和檢測靈活性得到有效提升;視覺檢測的創新發展更推動了鋰電池、消費電子、汽車、航空航天等領域向智能製造邁進。未來，amjs澳金沙门會(hui) 繼續潛心鑽研前沿技術，推出契合市場趨勢和需求的產(chan) 品，助力製造業(ye) 自動化、智能化升級。