借由AI结合AOI，不同于传统 AOI 需依赖固定规则，AI能自动学习产品的外观特征，并生成具备推理能力的质检模型，便能自我学习「什么是正常、什么是缺陷」，并根据影像内容自动完成分类与判断。

AOI（自动光学检测）中 AI 训练判定不良的靠谱性总体较高，但也存在一定的局限性。以下是具体分析： &nbs…

贴片焊点和插件焊点形态的千变万化，使用传统算法将会十分困难。不管从颜色提取、灰度计算还是模板匹配等，操作人员可能都不得不为每一类焊点制作一个OK规格，需抽色、需调饱和度、色相，需调阀值、容忍度等,这样就会耗费较多的调试时间。随着缺陷库的增大，算法也会变得越来越有挑战性。

打样行业具有小批量、多品种的特征，传统AOI每换线一次编程繁杂时间长，AOI用不起来。产品质量和可靠性是重要的竞争优势，打样不良产品流出将影响企业品牌。

以往的 2D AOI 仅能检测产品表面的颜色与外观，无法全面呈现产品特性。而灵智通 3D AOI 引领检测技术…

在电子制造业智能化转型浪潮中，自动光学检测仪（AOI）技术已成为保障产品质量、提升生产效率的核心设备。灵智通凭…

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随着电子产品向小型化、高密度方向发展，传统的 AOI 检测技术有很多缺陷，如过于依赖人工编程经验，导致工厂招工…

智能 AOI D810 光学检测设备，是一款应用在 SMT 产线炉前及炉后的 AOI 设备。这款设备可以说是业…

深度学习的 AI智能 AOI和传统的 AOI, 视觉算法最大的不同就在于特征提取。传统的视觉学习算法, 需要依…