陕西检测设备3DAOI摩尔纹

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。陕西检测设备3DAOI摩尔纹

AOI是自动光学检测仪的英文缩写，通常简称为AOI，AOI一般设置在回流焊后面，检测回流焊接的品质问题，AOI的误判率低，直通率高，操作编程简单，稳定性好，就是一台好的AOI，AOI现在在基本上在每个SMT贴片加工厂都有，是重要的检测工具。AOI检测仪通过高清CCD摄像头自动扫描PCBA产品，采集图像，将采集的测试检测点与数据库中的合格的参数进行比较，经过算法分析和图像处理，检查出产品上的缺陷，并通过显示器把缺陷显示/标示出来，供维修人员修整和SMT工程人员改善工艺。扬州用途3DAOI检测软件3D AOI实现智能识别搜索，深度学习算法，基于大数据训练智能模型，一键查找已训练器件。

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。

谈起AOI技术的应用，大家一定都不陌生，业内很多人可能讲的头头是道，代替人工、提升效率等等，但是还是有一部分人对于3DAOI技术来讲还不太清楚，所以下面我们要来讲讲这两年市场兴起的3DAOI技术！普通的AOI技术现在国内很多大公司已经掌握的炉火纯青，如在这个行业实操很久的深圳振华兴科技，传统的AOI原理是根据元器件表面在特定光源下照片显示不同的颜色，亮度，机器按可定的规则对这些信息进行处理，筛选出不同的信息来判断缺陷。AOI当自动检测时，机器通过投影仪对pcb检测区进行投影，通过视觉算法形成3D立体数据。

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。在劳动密集型的PCB行业，一台在线AOI设备至少可以代替4-5人的工作量，且状态稳定无需休息。无锡智能3DAOI测试

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。陕西检测设备3DAOI摩尔纹

3DAOI的检查优势改善操作性：通过3D高度信息让编程更加简单方便，编程时间大幅度缩短，节省限现场工程师的负担，降低人工成本。改善品质：可以准确捕捉元件引脚的浮翘不良，极高的检出率使产品的品质得到保障。改善效率：在2D检查的基础上增加强大的3D检查功能让检查流程更顺畅。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，提取结果会受到干扰。而3D检查不需要考虑基板，元器件颜色的色差干扰，因3D根据高度提取，白色基板上的元件通过3D可以轻而易举的进行提取，3D高度可以轻松检查2D难以识别的极性标记。陕西检测设备3DAOI摩尔纹

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