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神经网络供电的组装PCB检查工具（AOI）

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杰佩德罗克:
Hi all,
     我们已经开发了一种神经网络，能够仅通过照片就能检测到放置在PCB上的电子元件上的故障。
 该服务已在一个月前发布：www.AgnosPCB.com

Please feel free to take a look at our site and the current visual inspection tool: the web App //app.agnospcb.com/ (You just need to drag and drop the photos you have taken to your PCBa)

这种由神经网络驱动的检查工具可以检测任何PCBA上缺少/错放或旋转的元素。所放置的元素类型/ PCB架构/组件的颜色或大小均无关紧要。




它是如何工作的？：
 神经网络使用参考PCBA照片（先前已检查过的PCB），并将其与要检查的PCBA所有照片进行比较。

目视检查需要几秒钟（从2到5）。任何中档智能手机均可用于拍照（>8 Megapixels).

这种快速的视觉识别工具对于少量或中等数量的PCBA批次非常有用

If you were interested in trying our APP, we will happily provide a USER ID / PASSWORD for free to inspect boards. There is no equipment investment required. Just your smartphone camera: //www.agnospcb.com/how-to-use-your-camera-as-aoi
NOTE: For heavy workload, we have designed the inspection platform: //www.agnospcb.com/agnospcb-inspection-platform

Anyone interested on trying the neural network, please contact me at: [email protected] or here //www.agnospcb.com/contact

约翰·C

托马斯·RR:
这是非常有趣的。我们制造很多"small number batches"像这样的工具将为我们节省很多问题（如果工作正常）。算我一个
邮件已发送。多少"test inspection" are you providing?
我可以在测试阶段使用iphone吗？

谢谢
汤玛士

杰佩德罗克:
Hi 汤玛士.
 当然。用户帐户详细信息已发送。  ;)
在电子邮件中，您将找到有关如何使用智能手机拍照的提示。
只是要避免PCB表面的光反射

mikeselectricstuff:
I'我一直想知道一个简单的闪烁比较器将如何有效工作-在屏幕图像之间切换参考图像和实时摄像机视图，并具有一些简单的差异增强功能。
应该很容易在RasPi上实现。

戴希文:
这看起来很有趣。
我对机密性有些担心。处理完图片后如何处理？它们存储在您的服务器上吗？谁可以访问它们？

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