扬州双面3DAOI测试原理

AOI检测又称自动光学检测技术，也称为机器视觉检测技术或自动视觉检测，是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。AOI原理与贴片机和印刷机所用的视觉系统的原理相同，通常采用设计规则检验（DesignRuleChecking，DRC）和图形识别两种方法。DRC法按照一些给定的规则（如所有连线应以焊点为端点，所有引线宽度不小于0.127mm，所有引线之间的间隔不小于0.102mm等）检査电路图形。目前市面上，3D AOI得到了大家的普遍认可。轻蜓视觉的3D AOI，可同时获取高素质的2D图像及无阴影3D测量。扬州双面3DAOI测试原理

AOI是自动光学检测仪，一般放置在回流焊后面，检测焊接的品质问题，但是有些产品也需要在多功能贴片机前放置（比如有屏蔽盖类的电子产品主板），AOI的主要作用就是检查焊接的品质，比如是否连桥、立碑、多锡、少锡、葡萄球等焊接问题，那么AOI在贴片加工产线上的检测原理与优势有哪些呢？AOI检测的优势非常明显，随着电子产品体积越来越小，相应的电路板也越来越小，电子元件也越来越小和集成化，人工检测目检难度越来越大，同时机器在线检测的速度非常快，可以大程度的提高产能，并且随着人工越来越贵、人员检测易产生用眼疲劳，出现漏检、错检的概率随之会更多，因此从生产效率、降低成本两方面考虑，AOI检测的优势相比人工会更大。杭州在线3DAOI测试比如在一些微型的管角的处理时，传统的方式往往不能胜任，而AOI能实现检测。

随着现代科技发展加快，我国检测设备已逐步走向自动化。2DAOI和3D-AOI技术区别在于，2DAOI只能检查缺陷，3D-AOI完全不同，3DAOI技术是通过测量尺寸高度来判断缺陷。用3DAOI可以测量元件高度，根据该高度设置公差,超出这个公差意味着有缺陷，在公差范围之内则是合格。所以,我们有不合格产品的测量数据，这是3DAOI的关键优势。我们可以利用这些测量数据。优化和改进工艺，从而达到非常低误报的检测力。3DAOI技术在现代社会中也普遍被使用。

3D AOI是新兴的测试技术，但发展迅速。许多制造商已经引入了AOI测试设备。3D 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。当自动检测到时，机器会通过相机自动扫描PCB，收集图像，并将测试的焊点与数据库中的合格参数进行比较。图像处理后，检查PCB上的缺陷，并通过显示屏或自动标记显示/标记缺陷。

Prisma 3D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。 2D无法检查的不良不会进行激光的复查，有漏捡风险。高精度的3D高度检查，可以检出不良。

随着基板，产品，元器件小型化，生产规模的扩大，人工成本增加等因素，SMT品质的保证从以往依赖于人工目检向在线自动化外观检查设备转变。外观检查机的需求量也随之呈现递增趋势,外观检查机的需求发生改变，从以往的桌上型向在线型过度，2D的检查设备也从装配激光扫描头的2.5D过度机型，向真正意义上的3DAOI转变。SMT检查机市场行情正在从2DAOI向3DAOI进行更新换代。相信未来，3DAOI将会成为发展趋势，也得到了更多厂商的认可和青睐。用3D可以通过测量获得数据，并根据该数据设置公差。只要超出这个公差那就说明有缺陷，在范围内则为合格。安徽双面3DAOI好不好用

多年以来，AOI默默无闻发挥着“查错除错”的作用。扬州双面3DAOI测试原理

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。Prisma3D由于测试高度的精确性（0.4um），在汽车电子，MINILED芯片测试，半导体封装，存储芯片及各种贴装线路板上都有普遍的应用。扬州双面3DAOI测试原理

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