未来AOI采用深度学习的人工智能技术，并将其应用在AOI中。这种深度学习算法能模拟人类大脑工作，构建深度神经网络，在原始数据中进行自动特征的提取。当出现无法检测的缺陷时，检测系统可以通过设备采集数据，在一定的人工干预 下进行模型的微调训练。在训练过程中，随着数据集的扩充和模型的强化，AOI检测结果也在不断优化。未来AOI在进行元件极性识别时，六安DIP炉前AOI，基本不会受到元件成像角度、位置、光照、纹理、颜色、大小等差异的影响，兼容多种工业环境。现在该AOI系统已应用在多个行业，包括显示液晶屏蒂的自动化检测、汽车电子产品的外观检测、电子产品的组装加工过程等

但是如果让这些探针直接接触到板子上面的电子零件或是其焊脚，很有可能会压毁一些电子零件，反而适得其反，DIP炉前AOI公司，所以聪明的工程师就发明了「测试点」， 在零件的两端额外引出一对圆形的小点，上面没有防焊( mask)， 可以让测试用的探针接触到这些小点，而不用直接接触到那些被量测的电子零件。早期在电路板上面还都是传统插件( DIP )的年代，的确会拿零件的焊脚来当作测试点来用，因为传统零件的焊脚够强壮，DIP炉前AOI价格，不怕针扎，可是经常会有探针接触不良的误判情形发生，因为一般的电子零件经过波峰焊( wave soldering )或是SMT吃锡之后，在其焊锡的表面通常都会形成一层锡膏助焊剂的残留薄膜，这层薄膜的阻抗非常高，常常会造成探针的接触不良，所以当时经常可见产线的测试作业员，经常拿着空e气喷拼命的吹，或是拿酒精擦拭这些需要测试的地方。

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镭晨插件光学检测设备，DIP炉前AOI品牌，通过高精度彩色工业相机不停板实时抓取板像，采取卷积神经网络算法，可有效检测电子电路板上的插件元器件的缺件、多件、偏移、极反、错件等多种缺陷类型。基于大数据训练的深度学习算法智能模型，支持一键编程、智能识别器件有无及方向，大幅缩短编程时间，降低学习成本；实用的AI智能训练工具，让设备具有持续学习的能力，自行扩充智能检测模型，实现更多元件类型检测。

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