常州3DAOI

多年以来，AOI默默无闻发挥着“查错除错”的作用。现在，伴随消费电子、物联网、汽车电子和通用技术迅猛发展，对检测的精度、准确性以及检测效率要求也水涨船高。过去依靠人工目检甄别产品的形式很难适应现在快节奏、自动化流水线作业，尤其是人力成本和检测效率短时期难以突破。

2D技术难以检测的微型结构元件，如QFN、LGA，且具高可靠性品质要求，轻蜓视觉Prisma 3D AOI，精度高，而且支持大范围板材。高亮度摩尔条纹的3D成像具有超高稳定性，完美诠释了殝实的3D视觉，克服了2D技术的不足。

缜密的逻辑设计，确保操作员不会漏过AOI检测到的不良。常州3DAOI

学习型图像对比AOI技术：这类AOI检测技术在程序编制完成后，要进行一段时间的学习预测，这样程序自动寻找待测物的变化规律，从而建立待测物的标准的数学模型，这一过程往往需要2个小时以上才能完成。缺点：在学习过程中，如果将有缺陷的待测无学习到程序里去了。那么该类待测物将被视为良品，从而无法检测出不良品。统计外形建模AOI技术：统计外形建模法师采用学习统计的方法，从而发现被检测物的规律，来建成一个标准的数学模型，来实现检测的目的。这种方法的缺陷在于统计学习的过程中，人的干扰因素太多，因而存在一定的不确定因素，影响检测的质量。宁波检测设备3DAOI3D AOI能够精确检查和测量PCB上器件的高度尺寸，并提供清晰的IC和各种器件的侧视图图像。

以前，制造商总说检测不会增加价值。但是现在越来越多的人在电子装配线上安装检测系统，这是为什么呢？主要的变化是元件的尺寸和密度。以前，元件更大，所以检测可以由操作工完成，这没有任何问题。然而，元件尺寸现在已经变得越来越小，并且变得更加密集。控制生产是非常困难的，因此缺陷也难以控制，所以才必须使用自动检测系统。然而，这也导致了另一个问题。如果设备不够精确，会导致很多的误报，因此操作工还是必须检测是误报还是真正的有缺陷。对于客户而言，这意味着更高的成本和更多的人工。只是因为你使用自动光学检测系统并不意味着你的检测效果好。您需要使用精确的设备来节省成本。所以3DAOI的出现使得效率也大程度提高。

AOI，中文全称是自动光学检测，基于光学原理来对焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的设备。在如今的电子制造业中AOI设备如同其他工艺站位一样有着重要的作用，传统AOI由于2D成像原理上的一些缺陷，无法做到“既准又快”的检出所有不良点同时又能兼顾设备产能，但是如何改进设备的性能以满足各大电子厂对质量和产能的双重要求呢？各大厂家开始在检测方法上下功夫了，于是3DAOI设备就应运而生了。3DAOI对比2DAOI效果更佳，性能更好。优越的3D检查功能，超越传统2DAOI的瑕疵检测能力以及降低误判率。

我们都知道，AOI是可以检测产品品质的一种设备，既可以节省大量人力还可以提高工作效率，是很多厂家都较为喜欢的设备。那性能这么好的AOI为何还需人工目检呢？AOI在线检测大幅提高产线的产能，可替代大量人工目检，节省人工和提高直通率以及降低误判率，但是有些元件比较高或引脚比较高，那么就会出现阴影或者局部暗部，AOI是光学检测，一般这些比较难以照射到，因此可能会出现死角，那么就需要在AOI后设置一个目检岗位，尽量减少不良产品。只不过放置了AOI，后面人工目检可设置1-2个工作卡位即可。和3DAOI对比2D难以检查白色基板，因2D通过调整灰度色度来提取，基板和元件颜色相近时，提取结果受到干扰。常州3DAOI

3DAOI通过3D高度信息让编程更加简单方便，编程时间大程度缩短，节省限现场工程师的负担，降低人工成本。常州3DAOI

Prisma3D全部查出虚焊、浮高、翘脚零件翘起、爬锡高度。可以与MES系统无缝连接。拥有2500万/1500万像素相机，4组数字蓝色摩尔条纹光9段彩色同轴照明光，3D和2D检测模式灵活切换。

轻蜓视觉使用的AI视觉检测设备采用的卷积神经网络，（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的**算法之一。卷积神经网络在学习数据充足时有稳定的表现。针对本系统所处理的大规模图像分类问题，卷积神经网络将用于提取图像的判别特征，再通过分类器进行学习和识别。

轻蜓视觉产品***用于航空、航天、汽车电子、智能手机、平板电脑、家电、工业控制及LED等各个行业，稳定的产品性能，获得了众多客户的好评。 常州3DAOI

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