导进训炼完善的AI技术性后，手机外壳系统可以自主界定缺陷范畴，进一步合理辨别不明的缺陷图象，且这一学习培训的全过程是在持续反复开展累积的。运用AI视觉效果识别技术性輔助AOI检测可以大幅度提高检测仪器的识别准确率，加快生产流水线速率，替代生产流水线事后配置的人力检验，节约人力资源支出。一部分PCB商家预计，导进AI视觉效果识别后，能够合理减少错判筛粉率至25%。
手机外壳在业内的共识
因为手机外壳借助折射光来开展剖析和判断，但有岁月会遭受一些随机因素的影响而导致错判。如元器件焊端有脏污或焊层侧的印刷线有一部分未开展涂覆有一部分外露，进而导致检索欠佳等。而且检验新项目越多，很有可能导致的乱报也会稍多。该类乱报属任意乱报，没法清除。根据此，手机外壳业内普遍现象一个的共识，即AOI乱报难以避免，但能够降低。业内认可的理想化情况下可接受误测为3000PPM之内。如今人工智能技术的发展趋势，机器视觉技术已引进深度神经网络优化算法，可能降低AOI检测错判，后边大家再与大伙儿一起沟通交流人工智能技术新技术应用AOI机器设备，智能化图象剖析技术性的深度神经网络优化算法。
伴随着PCBA线路板及SMD电子元件IC芯片愈来愈高精密，产品品质规定愈来愈严苛，检验速率规定变的越来越快。2D的设备早已不可以达到如今的生产制造规定。手机外壳以自主创新的技术性，选用全新升级的电子光学模块设计方案，帮顾客提升产品品质水准，减少人力成本。高新科技日新月异，SMT领域元器件的多元性并日趋小型化，一直是AOI检测中的难题。为了更好地达到和提高商品生产制造的达标率，避免不合格产品的排出，务必提升加工厂PCBA的检测工作能力。而手机外壳是一个很好的挑选。