기존 AOI 프로그래밍 소프트웨어는 부품 라이브러리에 의존하며 일부는 인공지능/심도 있는 학습 방법을 통해 기존 시각 알고리즘과 인공으로 작동한다. 그러나 전통적인 시각 알고리즘 자체의 일반화 능력과 특징 추출 능력의 제한, 인공 표준의 불일치로 인해 검사 단계에서 일정한 누락과 더 많은 오검이 발생하여 생산 품질과 생산성에 영향을 미칠 수 있습니다. 1, 장치 라이브러리에 의존하지 않고, 장치의 지능형 체크 아웃을 완료하고, CAD 에 포함되지 않은 부품을 인식하는 자체 연구 기반 심도 있는 학습 알고리즘을 기반으로 하는 혁신적인 AOI 지능형 의사 결정 소프트웨어입니다. 2, 결함 체크 아웃에 대한 여러 복잡한 임계값을 허용 한도 임계값 조정으로 정규화합니다. 부품 상세 정보를 설명하고 정의할 필요가 없습니다. 3. 부품, 결함 등의 글로벌 특징에 대한 효율적인 학습을 통해 서로 다른 부품, 감지 영역, 결함 유형이 다른 의사 결정 지표
를 지능적으로 생성합니다.