南通在线3DAOI测试

3DAOI使编程更加简单，2D难以检查的白色基板、白色元件的极性等都可以轻松应对。3D等检查不在需要考虑基板，元器件颜色的色差干扰；3DAOI元件，引脚部分的翘起100%检出，提高产品品质；3DAOI利用高度新增了各种有效检查工具。所以，3DAOI和2DAOI的检查模式对比来说，3DAOI在所有检查项目中都可完胜所有的2D检查，特别是在浮翘检查方面，3DAOI具有2DAOI无法比拟的优势。相信在未来的道路上，3DAOI将逐渐成为发展趋势，从而替代了2DAOI。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。南通在线3DAOI测试

Prisma 3D AOI独特的光学系统，为**终检测提供了准确、可靠的2D图像和3D测量信息。完美的实现高检出，低误报。

简单说，Prisma 3D AOI使用的是4条纹光，对角条。可以四个方向打条纹光，防止高元件阴影遮蔽。 

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。

Prisma 3D由于测试高度的精确性（0.4um），在汽车电子，MINI LED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。 苏州进口3DAOI测试原理Prisma 3D AOI十分关注效率，采用高效的编程方式与检测算法。

AOI设备是如何检测元件的质量呢？人们判断一个物体的质量是否合格，总是要实现设定一个标准，如果达到标准则认为该对象为合格，如果达不到标准，则认为对象不合格。同样AOI判断一个元件是否OK，也设定一个规则，满足规则的就OK，不满足规则的就是NG。AOI针对不同的元件选用不同的规则，较常用的规则就是标准图像，就是事先给某个贴片指定一个标准图像，如果被检测贴片的图像和标准图像很相似，那么，我们认为这个贴片是OK的，如果不相似，则认为是NG的，在图像处理行业，我们称这种规则是图像比对或者说是模板匹配。另外，还有一些特定的规则，像指定IC之间不能桥接，这不是通过指定一个标准图像，而是个通过某种算法计算两IC之间是否有连接物的方法判断IC是否有桥接现象。

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。缜密的逻辑设计，确保操作员不会漏过AOI检测到的不良。

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。 轻蜓视觉团队在在通讯供应链、精密机械工程、软件系统、AI算法等方面具有深厚积累。淮安在线3DAOI好不好用

轻蜓视觉开发的3D AOI可替代人工，能够检测出PCBA版里元器件的高度、位置、多锡、少锡、漏焊、双芯片。南通在线3DAOI测试

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。南通在线3DAOI测试

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