求问在工业质检过程中，数之联的图像自动缺陷检测与分类系统好用吗？

数之联自动图像缺陷检测系统（ADC）通过深度学习技术突破传统图像处理技术的瓶颈，提供高精准的缺陷分类结果。并标注缺陷的位置、大小等信息，实现对不良缺陷的自动检测与分类，提升缺陷检测与分类的效率和可信度，避免人工视觉检测的主观偏差。目前，数之联在各液晶面板企业均有部署，图像分类精确度达到95.56%、图像分类召回率达94.96%，实现了人力80%的有效替代。

在制程缺陷检测分类系统方面，普遍解决的是对于先进制造企业产线上自动光学检测设备（AOI）拍摄的缺陷图像的缺陷检出与分类问题、判定结果的应用问题，要解决这些问题，实现的关键点在于图像的识别。韩国厂商WINFOR SYSTEM提供的TMS系统在半导体制造企业中使用居多，该系统主要通过完善人工复判功能来提升缺陷图片判图分类的效率，没有通过人工智能的技术方式为企业用户提供该项服务；国内知名的缺陷图像分类系统供应厂商系统采用深度学习算法模型对于缺陷图像进行快速分类，但在监控预警方面的功能仅仅只针对系统处理任务的相关数据。

自动光学检查（Automated Optical Inspection，简称AOI），为高速高精度光学影像检测系统，运用机器视觉做为检测标准技术，可以改良传统上以人力使用光学仪器进行检测的缺点，应用层面包括从高科技产业之研发、制造品管，以至国防、民生、医疗、环保、电力等领域。

以SMT检测为例，当自动检测时，机器通过摄像头自动扫描PCB，采集图像，测试的焊点与数据库中的合格的参数进行比较，经过图像处理，检查出PCB上缺陷，并通过显示器或自动标志把缺陷显示/标示出来，供维修人员修整。

扩展资料

AOI 四个检测位置：

（1）、锡膏印刷之后，主要检查焊膏印刷的情况；

（2）、片式元件贴放之后，以检查贴片的正确与否，可以较早地发现错误，减少成本；

（3）、芯片贴放之后，检测系统能够检查PCB上缺失、偏移、歪斜的芯片及芯片极性的错误；

（4）、回流焊接之后，在生产线的末端。可以检测系统可以检查出元件的缺失, 偏移和歪斜及元件极性缺陷。

AOI 四个检测位置中，锡膏印刷之后、（片式）器件贴放之后和元件贴放之后的检测目的在于预防问题，在这几个位置检测，能够阻止缺陷的产生；在回流焊接之后的检测，则目的在于发现问题。预防问题 AOI放置在炉前，发现问题 AOI 放置在炉后。

参考资料来源：百度百科-自动光学检查

传统AOI编程/调试时间过长、误判过高、 *** 作结果也是因人而异。数之联的AI-AOI设备基于AI算法和海量数据，可以智能提取产品缺陷特征，对缺陷位置精准定位，不像传统算法粗分类，需要大量人工复判

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