南京双面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。3D AOI，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。南京双面3DAOI测试原理

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。武汉smt行业3DAOI评测AOI自动检测设备来代替检测工人已是行业必然趋势。

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。

目前，越来越多的客户想获取3D检验技术，特别是能够测量组件高度的技术。以前，检测缺陷都是基于2D技术，但现在已经转向3D了。3D已经成为这个行业的标准。那用户转向3D的关键因素是什么？关键因素是误报率、漏报率和生产力。与3D检测技术相比，2D检测的这些参数差距很大。因此，很多客户在评估3DAOI系统时，将其性能与现有的2D系统进行比较后，都会选择3D检测技术。所以3D技术比起2D技术才是现代社会的发展趋势。所以，3DAOI也逐渐成为了发展趋势。3D aoi有效克服了单一检测方法的缺陷。随着人工智能的深入，对原有算法模型进行智能化改造。

“AOI检测步骤有哪些你知道吗？下面就由宁波轻蜓视觉科技有限公司给大家讲述：1、给AOI进行编程，将相关PCB和元件数据学习。2、学习预测，将多块焊接板利用光学进行检测和算法分析，找出待测物的变化规律，建立标准的OK板模型3、学习完成，进行在线调试，在批量生产前进行小批次试产，将试产的PCBA与OK板进行比对，合格则再人工目检4、对试产PCBA进行功能测试，如都正常，则开放批量生产。说了这么多，相信大家都有一定的了解了吧！"3D aoi 对PCB 制造水平和质量具有直接的推动作用。安徽在线3DAOI好不好用

很多公司普通2D AOI设备检测虚焊是完全没有有完全把握，普通AOI是靠光源来检测的。南京双面3DAOI测试原理

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。 南京双面3DAOI测试原理

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