常州smt行業(yè)3DAOI好不好用
很多公司普通AOI設備檢測虛焊是完全沒有有把握,，普通AOI是靠光源來檢測的,，光源只能從上往下檢測,，所以有些元件虛焊是沒法100%檢測出的。人工肉眼拿著板子看,，未必能看清楚虛焊的零件是否虛焊,，外觀上很難判別，何況AOI只是通過光照發(fā)現(xiàn)異常的,，更加不能完全發(fā)現(xiàn)缺陷,。
保證產品質量，降低勞動力成本,，提高勞動生產率,。非接觸測量，不會損壞和刮劃PCB板,。機器視覺檢測技術可以完成以往所不能完成的任務：比如在一些微型的管角的處理時,，傳統(tǒng)的方式往往不能勝任，而AOI能實現(xiàn)檢測,。
AOI檢測屬于工業(yè)機器視覺產業(yè)鏈中視覺檢測設備的一部分,。常州smt行業(yè)3DAOI好不好用
AOI檢測又稱自動光學檢測技術，也稱為機器視覺檢測技術或自動視覺檢測,，是基于光學原理來對焊接生產中遇到的常見缺陷進行檢測的設備,。AOI原理與貼片機和印刷機所用的視覺系統(tǒng)的原理相同,，通常采用設計規(guī)則檢驗（DesignRuleChecking,，DRC）和圖形識別兩種方法。DRC法按照一些給定的規(guī)則（如所有連線應以焊點為端點,，所有引線寬度不小于0.127mm,，所有引線之間的間隔不小于0.102mm等）檢査電路圖形。目前市面上,，3D AOI得到了大家的普遍認可,。全自動3DAOI檢測軟件3D aoi有效克服了單一檢測方法的缺陷。
Prisma3DAOI,，自動光學檢測,，基于光學原理來對焊接生產中遇到的常見缺陷進行檢測的設備。作為2DAOI技術的一種升級,，可以檢測2D無法檢測的缺陷,，代替人工，提高效率?，F(xiàn)在Prisma3DAOI發(fā)展迅速,，成為很多SMT工廠的檢測設備優(yōu)先。Prisma3DAOI當自動檢測時，機器通過投影儀對pcb檢測區(qū)進行投影,，通過視覺算法形成3D立體數據,。這些數據，可以測量高度,，距離,。擬合形成的圖像，可以直觀檢查出PCB上缺陷,，并通過顯示器或自動標志把缺陷顯示/標示出來,，供維修人員修整。
PCB 生產過程中的涉及蝕刻,、壓膜,、鉆孔等多個環(huán)節(jié)，每個環(huán)節(jié)均可能出現(xiàn)瑕疵,，因而 PCB 生產過程中的質量檢測成為影響 PCB 質量的關鍵因素之一,。隨著機器視覺技術的逐步發(fā)展，國內外學術界及企業(yè)逐漸將機器視覺技術應用于 PCB 生產過程中的檢測環(huán)節(jié),，逐步催生了 PCB 自動光學檢測行業(yè)的發(fā)展,。
國外在 PCB 自動光學檢測技術方面的研究較早，首先在歐美,、以色列以及日本等一些國家展開探索,，結合數字圖像處理理論和光學理論，利用智能采集設備獲取待測 PCB 板圖像信息,，并借助終端處理設備對采集到的 PCB 圖像進行一系列復雜的數學建模和矩陣運算,，研發(fā)出了一系列能夠取代傳統(tǒng)檢測方法的智能檢測技術和設備，使得效率和精度都得到了提高,。常見的缺陷檢測方法包括標準比對法,、原則校驗法和混合法，之后的技術發(fā)展主要圍繞上述三種方法展開,。Prisma 3D由于測試高度的精確性（0.4um）,，在汽車電子，MINI LED芯片測試,，都運用,。
Prisma3D全部查出虛焊、浮高,、翹腳零件翹起,、爬錫高度?？梢耘cMES系統(tǒng)無縫連接,。擁有2500萬/1500萬像素相機,，4組數字藍色摩爾條紋光9段彩色同軸照明光，3D和2D檢測模式靈活切換,。Prisma3D解決你零件翹腳及高度量測的問題,。CoaXPress相機高速影像處理，自動檢測錫珠,多件,異物,，不須變更程式,。多達21種光源選項,全涵蓋零件瑕疵。Prisma3D,，RGBW光源,，結合四方位多頻數位條紋光.進行無陰影投影，具備全板2D+3D的光學檢查功能,。優(yōu)越的3D檢查功能,對於零件浮高,IC翹腳,空焊等焊點的檢查,檢查.超越傳統(tǒng)2DAOI的瑕疵檢測能力以及降低誤判率,。Prisma 3D AOI十分關注效率，采用高效的編程方式與檢測算法,?？梢詫植炕蛘孢M行高速拍攝。蘇州智能3DAOI廠家在線咨詢
用3D可以通過測量獲得數據,，并根據該數據設置公差,。只要超出這個公差那就說明有缺陷，在范圍內則為合格,。常州smt行業(yè)3DAOI好不好用
Prisma3D全部查出虛焊,、浮高、翹腳零件翹起,、爬錫高度,。可以與MES系統(tǒng)無縫連接,。擁有2500萬/1500萬像素相機,，4組數字藍色摩爾條紋光9段彩色同軸照明光,，3D和2D檢測模式靈活切換,。
輕蜓視覺使用的AI視覺檢測設備采用的卷積神經網絡，（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡（FeedforwardNeuralNetworks）,，是深度學習（deeplearning）的算法之一,。卷積神經網絡在學習數據充足時有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問題,，卷積神經網絡將用于提取圖像的判別特征,，再通過分類器進行學習和識別。
輕蜓視覺產品用于航空,、航天,、汽車電子,、智能手機、平板電腦,、家電,、工業(yè)控制及LED等各個行業(yè)，穩(wěn)定的產品性能,，獲得了眾多客戶的好評,。常州smt行業(yè)3DAOI好不好用
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