近年来，针对插件检测的AOI也开始渐渐在市场显现由于插件面的情况远较于SMT部品要复杂，尤其是一些手插部件轻微的倾斜就可能弓|起传统AOI软件算法的误判;并且，DIP炉前插件错漏反检测报价，插件的高低层次不- ;使得目前SMT AOI的一些普通镜头无法准确对焦进行照相。因此，市场上有技术能力和愿意花这个成本去开发插件AOI的厂商寥寥无几。插件AOI在中国的认知度也并不高，DIP炉前插件错漏反检测设备，目前插件面的主流测试手段还是人工目检。

与此同时，不少生产线运营者会发现，市面上不同品牌、不同型号的AOI自动检测设备性能表现良莠不齐。而客户对PCBA检测的精度、以

及检测效率要求也越来越高。在这种背景下， AIVS炉前插件AOI凭借人工智能，深度学习的算法的特点脱颖而出，在市场上收获了良好的

口碑。炉后A0I由于编程快，DIP炉前插件错漏反检测价格，低误报的优势也越来越受到客户欢迎。

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，鄂尔多斯DIP炉前插件错漏反检测，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。



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