传统的AOI视觉检测设备往往存在编程步骤复杂、耗时长，判断标准较为单一呆板，检测的泛化能力差等弊病。并且，在某些情况下容易
误判，光照不佳、电路板颜色变化也会影响检测的准确率。而要AOI用的好，dip插件炉前aoi，则要求操作传统AOI的工人积累足够丰富的编程技术经验。这
也就导致了小型企业不愿使用这些操作难度大的设备， -是这类人才有限，二是有的客户产线换线频繁，不适合使用。三是使用效果
不佳误报太高。
传统的AOI检测环节通常由人工完成，南昌炉前AOI，存在检测效率低、识别错误率相对较高等问题，传统的机器视觉方案在碎片化的工业生产中仍面临定制化成本高、周期长、参数标定复杂导致使用不方便等问题。AI借助图像处理技术进行识别，利用训练出的模型进行质量检测，减少人工成本的同时提高度，助力制造业实现降本增效。AI+机器视觉的检测方案有良好的延展性以及统一的标准，并能够减少人力成本、提高检测效率，同时普通用户能对AI工业质检平台进行个性化操作，保证使用的便捷性。
自动光学检测(AOI)是一种基于光学原理，炉前aoi，利用机器视觉替代人工目检的外观检测技术。系统自带高分辨率工业相机，在电子电路板顶面拍照后，通过智能图像分析，检测电子电路板上的插件元器件的错、漏、反等缺陷，焊点连锡，空焊等其中就包含了人眼无法看到的细节特征。传统AOI是自动化的，在人工设定规则下，smt炉前aoi，能替代大量重复性外观检测工作。但工业检测中所产生的海量数据，传统AOI难以针对其进行处理及训练，可能会导致数据的浪费以及其自身应用的停滞不前。
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