AI视觉检测技术应用作为一种有效高效的检测技术，已运营覆盖电子元器件外观领域中起到关键性的作用。传统的电子元器件外观质量检测主要

AI视觉检测技术的分类有哪些？

为了适应如今日益发展的社会，AI视觉检测技术必不可少。在某些不适合人类工作的地方，AI视觉可以代替人类的眼睛。以往传统的依靠人类的肉眼视觉进行产品质量检测的时，不但耗时较长，对人视力的损耗较大，而且检测出来的质量也是参差不齐，无法与专业的设备进行比较。

如果采用了专业的视觉检测设备的话，我们不仅可以让检测的时间得到大大地缩小，而且可以让检测的效果更加可靠的视觉检测设备工作的效率能够得到较大幅度的提升。

AI视觉检测应用的优势：

AI视觉检测系统通过深度学习有效高效发现缺陷不良。

机器视觉检测设备其实就是一个机器人的机器视觉。通常它是利用我们的摄像机来完成对我们所需要检测物品的一个检测工作，所以他会受到一定的光源影响，在一些特殊的光源情况下作用下，它会对我们的图像形成一定的强化的那种效果。

AI视觉检测软件利用日本顶尖深度学习算法框架结合自主研发的电子元器件检测模型成功实现了字符识别、目标定位、缺陷检测及分类的快速化生产应用，用户只需通过在线标注、训练的方式进行自定义学习。成功实现了复杂场景下的识别检测，同时具有抗干扰能力强、准确率高、算法自升级等优势，识别率最高可达99.99%。

AI深度学习是机器学习技术的一个方面，由人工神经网络提供支持。深度学习技术的工作原理通过训练机器依照实例学习。通过为神经网络提供特定类型数据的标记示例，可以提取这些示例之间的共同模式，然后将其转换为数学方程。这有助于对未来的信息进行分类

AI视觉可检测缺陷类型:

1、 缺胶、缺料、凹坑开裂、内极暴露、混色、料花、起泡、爆裂、划伤、裂纹、刮痕、针孔、表面污染、褪色

2、 尺寸检测：同心度、圆心度、电极宽度、电极长度、两电极间距、本体宽度、本体长度；

3、 瑕疵检测：铁氧化发黄、电极发黑、电机电镀不良、电极脱皮、本体有锡色、本体缺损、本体脏污；

4、 根据产品的检测需求特殊定制检测项目。

AI视觉检测技术分类：

1.一般来说，机器视觉检测技术可以根据检测功能进行区分：定位，缺陷检测，计数/缺失检测，尺寸测量。

2.机器视觉检测技术根据其设备的载体可分为在线检测系统和离线检测系统。

3.依据检测方式的不同，他具有非接触，高速度，高精度等优点，可以检测出密封圈内外径，沟槽尺寸，毛边毛刺，断裂等边面缺陷。

AI视觉检测设备，利用机器视觉替代人眼，通过CCD工业相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。该设备实现了不同产品的检测需求尺寸测量和外观缺陷检测的自动化流程，自动上料、自动检测、自动分选、自动下料，对于不良品可自动剔除。

现代工业制造生产中,产品质量检测和生产制造的质量把控是极为重要的，在光学检测把控品质中在制造业运用许多检测控制方面领域，在提升生产效率控制生产过程中起到提高产品的质量、统计产品数据信息数据分析等。