AOI銷售專線：1371428964 雷小姐 人工智能學習型aoi主動光學檢測儀的必要性是一個值得討論的問題，之前有朋友說到aoi設備具有主動學習的功用，所以關于誤判下降有比較好的作用，也就是咱們常說的aoi計算建模的剖析辦法：將誤判，誤報的數據進行批改以到達下降誤報的作用，需要做的僅僅人工承認的工序。那么，學習型aoi的必要性真的有價值嗎？又有多少必要性呢？這是小胡這一章要回答的問題。
關于往常咱們所常見的圖畫比照技能升級版的計算建模的人性化軟件設計理念，在實際出產中大批量出產的情況下是沒有問題的，并且歸納作用也不錯，所以在之前的幾年時間里，aoi設備得到普及型開展，可是不斷追求進度的驅動力，驅使著咱們在pcba焊點檢測的路上走的更遠。能不能不必學習或將誤報下降到挨近為零？這是對aoi檢測技能提出的最高要求，由于目前光學檢測技能關于元件改動人性化的主動批改功用還有待改進，舉例：一個職工新入職，在通知他規范后即正常出產。這樣的出產功率是每個smt管理者朝思暮想的，比較于aoi設備也是這樣，假如在pcb編程進程中現已直接給出規范就不必后續的不斷誤報，不斷批改的進程，當然這是一個理想化的狀況。
與學習型aoi主動光學檢測儀敵對的就是剖析型aoi就是小胡常常說到的特征矢量剖析型aoi的簡稱，由于矢量剖析型aoi人性化的加入了軟件主動批改的功用，所以在后續的定位點誤差，FPC變形等問題上，可以根據需要檢測的產品特征，主動批改咱們所能遇到的在圖畫比照技能中常見的焊點誤報率高的問題，這一點關于《矢量成像–高精度定位技術》章節有詳細描述，這兒就不重復闡明，值得一提的就是矢量剖析技能充分運用了不同檢測部品有者不同的特征，而特征即概括自身所占的面積是像素的無數倍，其中像素是固定的單調的，可是特征自身是比較豐富的，同時矢量剖析坐標式數字化的數據相關于圖畫比照圖片類數字數據，剖析要簡略的多，坐標式數據在剖析進程中也比圖片數據謹慎的多，這就注定了：新生的矢量剖析技能帶有先天的優勢，從數據剖析的本源上就是具有優秀血緣的，假如圖畫比照要完善關于PFC軟板和插件檢測低誤報率的要求，必定從軟件剖析底子下手，這就意味著軟件程序的底層源程序的改動。到目前為止還沒有發現有一家專業開發光學檢測技能圖畫比照方式的公司，會從頭編寫自己的程序，以滿意在aoi檢測技能開展進程中出產關于檢測技能的要求。
綜上所訴，圖畫比照技能的aoi在現在及以前很多年的開展中發揮了不可估量的作用，可是在aoi光學檢測技能日益開展的今日，當出產需要關于aoi設備前段學習調試進程提出質疑的時分，學習型aoi的必要性還有多少生長的空間？咱們的aoi檢測技能是在圖畫比照的基礎上完善，仍是推翻老的檢測技能對新技能有一個愈加全新的認識？