AI視覺檢測技術應用作為一種有效高效的檢測技術，已運營覆蓋電子元器件外觀領域中起到關鍵性的作用。傳統的電子元器件外觀質量檢測主要
AI視覺技術的使用提高了制造業的生產效率，使生產更加細致化，分工更加清晰，表面缺陷檢測系統的應用提高了檢測的準確性和效率。同時降低了公司的人工成本，節省了財務資源，實現了機器智能一體化發展。
AI視覺檢測技術的分類有哪些？
為了適應如今日益發展的社會，AI視覺檢測技術必不可少。在某些不適合人類工作的地方，AI視覺可以代替人類的眼睛。以往傳統的依靠人類的肉眼視覺進行產品質量檢測的時，不但耗時較長，對人視力的損耗較大，而且檢測出來的質量也是參差不齊，無法與專業的設備進行比較。
如果采用了專業的視覺檢測設備的話，我們不僅可以讓檢測的時間得到大大地縮小，而且可以讓檢測的效果更加可靠的視覺檢測設備工作的效率能夠得到較大幅度的提升。
AI視覺檢測應用的優勢：
AI視覺檢測系統通過深度學習有效高效發現缺陷不良。
機器視覺檢測設備其實就是一個機器人的機器視覺。通常它是利用我們的攝像機來完成對我們所需要檢測物品的一個檢測工作，所以他會受到一定的光源影響，在一些特殊的光源情況下作用下，它會對我們的圖像形成一定的強化的那種效果。
AI視覺檢測軟件利用日本頂尖深度學習算法框架結合自主研發的電子元器件檢測模型成功實現了字符識別、目標定位、缺陷檢測及分類的快速化生產應用，用戶只需通過在線標注、訓練的方式進行自定義學習。成功實現了復雜場景下的識別檢測，同時具有抗干擾能力強、準確率高、算法自升級等優勢，識別率最高可達99.99%。
AI深度學習是機器學習技術的一個方面，由人工神經網絡提供支持。深度學習技術的工作原理通過訓練機器依照實例學習。通過為神經網絡提供特定類型數據的標記示例，可以提取這些示例之間的共同模式，然后將其轉換為數學方程。這有助于對未來的信息進行分類
AI視覺可檢測缺陷類型:
1、 缺膠、缺料、凹坑開裂、內極暴露、混色、料花、起泡、爆裂、劃傷、裂紋、刮痕、針孔、表面污染、褪色
2、 尺寸檢測：同心度、圓心度、電極寬度、電極長度、兩電極間距、本體寬度、本體長度；
3、 瑕疵檢測：鐵氧化發黃、電極發黑、電機電鍍不良、電極脫皮、本體有錫色、本體缺損、本體臟污；
4、 根據產品的檢測需求特殊定制檢測項目。
AI視覺檢測技術分類：
1.一般來說，機器視覺檢測技術可以根據檢測功能進行區分：定位，缺陷檢測，計數/缺失檢測，尺寸測量。
2.機器視覺檢測技術根據其設備的載體可分為在線檢測系統和離線檢測系統。
3.依據檢測方式的不同，他具有非接觸，高速度，高精度等優點，可以檢測出密封圈內外徑，溝槽尺寸，毛邊毛刺，斷裂等邊面缺陷。
AI視覺檢測設備，利用機器視覺替代人眼，通過CCD工業相機將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。該設備實現了不同產品的檢測需求尺寸測量和外觀缺陷檢測的自動化流程，自動上料、自動檢測、自動分選、自動下料，對于不良品可自動剔除。
現代工業制造生產中,產品質量檢測和生產制造的質量把控是極為重要的，在光學檢測把控品質中在制造業運用許多檢測控制方面領域，在提升生產效率控制生產過程中起到提高產品的質量、統計產品數據信息數據分析等。
