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东莞市埃法智能科技有限公司 
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| PLC自动化技术pkAI（人工智能）--PCB表面的缺陷检测 |
1969年PLC问世后，自动化技术在制造领域逐渐站稳脚步，如今已是全球制造系统的核心架构，由于制造系统讲究稳定，因此对新技术、新架构的接受速度向来缓慢，不过近年来消费市场快速变动，对全球制造业带来严峻挑战， 导入智能化架构成为业者永续经营的必要策略，而在新世代的制造系统中，工业物联网不仅成为核心架构，更会与AI（人工智能）结合，落实智能化愿景。
东莞市埃法智能科技有限公司--专注于人工智能深度学习视觉检测系统研发及应用的新型企业，其主打产品--ALFA深度学习视觉检测系统是一款基于人工智能深度学习的检测软件。
ALFA软件中的深度学习是通过神经网络等架构完成的，通过处理数据和创建用于决策的模型模仿人类大脑的工作方式。深度学习也强化了计算机视觉在工业4.0中的重要地位。深度学习为传统的机器视觉技术带来了希望，因为它的使用与基于规则的传统图像处理软件不同。同时也减少了开发机器视觉程序所需的时间与人力成本。
PCB板上的典型缺陷
例如PCB表面的缺陷检测，最初是采用自动光学检测（AOI）设备的检测流程是先利用AOI 光学扫描待检的PCB，获取清晰影像，然后经过电脑图像处理技术检查出PCB 上是否有短路、多铜及少铜、断路、缺口、毛刺、铜渣、缺件、偏斜等瑕疵。因为外观瑕疵的种类非常广泛，所以较一般电子零部件的瑕疵检测困难许多。在极高的PCB良品率的要求下，AOI 设备的参数设定非常严格，也因此AOI 检测设备容易因过于敏感而出现过筛现象。经统计PCB 过筛率高达70%，即NG 产品中其实有70%的成品是合格的。目前多采取人工进行第二次筛选，将实际合格的PCB 再度送回产线。
但是如果使用ALFA软件搭配专业工业相机的取像，能实现 PCB 即时检测并标注 PCB 瑕疵。ALFA软件的深度学习技术采用人工智能神经网络学习PCB图像，相较于传统视觉技术，该瑕疵检测系统可以分析复杂的影像，大幅提升自动化视觉检测的影像判读能力和准确度，并可将瑕疵进行自动分类。根据图像的复杂程度，深度学习算法初期需要的图像数据有所不同，一般提供50-100张即可。图片提供学习的越多，达到的结果就越精确，准确率越高。这也意味着即使是针对每个客户公司不同的瑕疵标准，该系统也能够灵活应对。
埃法智能科技有限公司凭借着经验丰富的行业精英组成的团队和高效务实的管理营销核心，确保技术与服务，目前ALFA视觉系统开发包括开发版，运行版及OEM定制版，可以提供一整套的视觉方案。 |
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