ADC自动缺陷检测与分类系统

各位大佬，有没有一种软件，可以自动把AOI报错的好的分出来，大幅提高AOI的直通率。AOI编程稍复杂，要达到高直通率，还不能有漏判，就需要花费大量的人力优化程序，而且有些板子基本不会有直通率。如果有AI软件能二次复判提高直通率，不需要人工确认也是可以达到直通率高的效果的。

ADC自动缺陷检测与分类系统基于机器视觉和图像识别等AI算法技术，提供AI自动缺陷检测和分类判图服务，旨在解决工厂人工作业判图结果不稳定，效率低，人工成本高等问题。

核心功能：
采用机器视觉检测技术，利用CCD工业相机模拟人眼对表面外观进行缺陷检出和尺寸测量；通过对图像的抓取，参数的分析，数据的对比，准确对被检测部件的瑕疵点进行定位；通过系统触发检测报警、界面呈现和反馈动作，同时生成详细检测报告。主要系统核心业务如下：
1. 缺陷检出：系统自动对AOI等生产检测设备生成的图像进行缺陷检测，根据模型学习训练标准对缺陷类型CODE进行判决，并标注缺陷的位置、大小等信息，辅助人工复判，系统检测出的每个缺陷都可以声音和灯闪的形式提示，可以输出一个信号给检验机用于停机。
2. 缺陷分类：基于深度视觉处理引擎，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，即时显示缺陷，标注缺陷的类别等信息。
3. 缺陷判定：系统依据客户生产业务规则，对缺陷后道输出规则进行处理并输出最终类型判定结果，动态显示缺陷map并用不同颜色区别类型，可以回放和查询历史记录和报表。
4. 数据交互：ADC系统通过直连、DBLink、Tibco RV等通信连接方式与生产作业环境中DFS、EDA、MES等各个系统交互对接，获取ADC需要的数据源及回传判图结果。

PCB焊后检测

电子元器件微组装工艺过程中，需要通过AOI设备拍照的方式完成对焊接质量的检测，但需要投入大量人员对图片进行目视检测，同时不同人员的技术水平不一致导致缺陷识别不准确，检测效率低下。通过图片缺陷检测分类系统，利用机器学习方法，建立图像自动识别模型，对PCB生产过程中所产生的立碑、焊迹残留、偏移等主要缺陷的自动识别。
检测效果：分类精确度：98%