湖北用途3DAOI评测
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。
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。湖北用途3DAOI评测
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。湖南用途3DAOI评测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。
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。
伴随5G的发展和实际应用,电子制造业将迎来新的转型机遇,同时也带来了许多挑战。轻蜓视觉将会持续探索深度学习算法,为更多用户创造实际意义上的价值和收益。
轻蜓视觉的3DAOI,可同时获取***的2D图像及无阴影3D测量,涵盖了目前生产中**小元器件、焊点在内的检测需求。●多向环绕的全覆盖投影技术,确保比较好的3D检测能力●使每个FOV在0.3秒即可完成●3D数值化可优化SMT整个制程,实现更高的自动化●完善的IPC标准公共库、简易的操作界面 多年以来,AOI默默无闻发挥着“查错除错”的作用。
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。
但是很多公司普通AOI设备检测虚焊是完全没有有***把握,普通AOI是靠光源来检测的,光源只能从上往下检测,所以有些元件虚焊是没法100%检测出的。人工肉眼拿着板子看,未必能看清楚虚焊的零件是否虚焊,外观上很难判别,何况AOI只是通过光照发现异常的,更加不能完全发现缺陷。
超过90%程序可离线操作。上海检测设备3DAOI
aoi结合数字图像处理理论和光学理论,利用智能采集设备获取待测 PCB 板图像信息。湖北用途3DAOI评测
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。湖北用途3DAOI评测
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