传统的AOI检测环节通常由人工完成，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
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传统的AOI检测环节通常由人工完成，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。
全自动异形元件插件机实现了插件自动化，大大减低人力需求，完成插件后，经过AOI进行插件检测，合格后进入波峰焊接或选择性波峰焊接设备，焊接后经过AOI对焊点的视觉检测，不合格的检出返修焊接，然后经过第二次AOI检测合格后，才能运送到下游工序。整个过程全自动操作完成，为客户大幅提高生产自动化程度。
电路板PCBA_上设置测试点( test point )的用途;可是在大量生产的工厂里没有办法让你用电表慢慢去量测每一片板子 上的每一颗电阻、 电容、电感、甚至是IC的电路是否正确，所以就有了所谓的ICT ( In-Circuit-Test )自动化测试机台的出现，它使用多根探针( -般称之为「针床( Bed-Of-Nails )」治具 )同时接触板子上所有需要被量测的零件线路，然后经由程控以序列为主，并列为辅的方式循序量测这些电子零件的特性，通常这样测试一般板子的所有零件只需要1~2分钟左右的时间可以完成，视电路板上的零件多寡而定，零件越多时间越长。
自动光学检测( AOI)是一种基于光学原理，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,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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