AOI，中文全稱(chēng)是自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)，基于光學(xué)原理來(lái)對(duì)焊接生產(chǎn)中遇到的常見(jiàn)缺陷進(jìn)行檢測(cè)的設(shè)備。在如今的電子制造業(yè)中AOI設(shè)備如同其他工藝站位一樣有著重要的作用，傳統(tǒng)AOI由于2D成像原理上的一些缺陷，無(wú)法做到“既準(zhǔn)又快”的檢出所有不良點(diǎn)同時(shí)又能兼顧設(shè)備產(chǎn)能，但是如何改進(jìn)設(shè)備的性能以滿(mǎn)足各大電子廠對(duì)質(zhì)量和產(chǎn)能的雙重要求呢？各大廠家開(kāi)始在檢測(cè)方法上下功夫了，于是3DAOI設(shè)備就應(yīng)運(yùn)而生了。3DAOI對(duì)比2DAOI效果更佳，性能更好。3DAOI白色基板上的元件通過(guò)3D可以輕而易舉的進(jìn)行提取，3D高度可以輕松檢查2D難以識(shí)別的極性標(biāo)記?；窗策M(jìn)口3DAOI測(cè)試

以前，制造商總說(shuō)檢測(cè)不會(huì)增加價(jià)值。但是現(xiàn)在越來(lái)越多的人在電子裝配線上安裝檢測(cè)系統(tǒng)，這是為什么呢？主要的變化是元件的尺寸和密度。以前，元件更大，所以檢測(cè)可以由操作工完成，這沒(méi)有任何問(wèn)題。然而，元件尺寸現(xiàn)在已經(jīng)變得越來(lái)越小，并且變得更加密集?？刂粕a(chǎn)是非常困難的，因此缺陷也難以控制，所以才必須使用自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。然而，這也導(dǎo)致了另一個(gè)問(wèn)題。如果設(shè)備不夠精確，會(huì)導(dǎo)致很多的誤報(bào)，因此操作工還是必須檢測(cè)是誤報(bào)還是真正的有缺陷。對(duì)于客戶(hù)而言，這意味著更高的成本和更多的人工。只是因?yàn)槟闶褂米詣?dòng)光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)并不意味著你的檢測(cè)效果好。您需要使用精確的設(shè)備來(lái)節(jié)省成本。所以3DAOI的出現(xiàn)使得效率也大程度提高。西安在線3DAOI測(cè)試輕蜓視覺(jué)團(tuán)隊(duì)在在通訊供應(yīng)鏈、精密機(jī)械工程、軟件系統(tǒng)、AI算法等方面具有深厚積累。

aoi自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)儀作為前列前沿的光學(xué)視覺(jué)科學(xué)技術(shù)，隨著相關(guān)科研人員的不斷努力，各種不同類(lèi)型的新型光學(xué)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)都相繼問(wèn)世，特征矢量分析AOI技術(shù)、學(xué)習(xí)型圖像對(duì)比AOI技術(shù)、統(tǒng)計(jì)外形建模AOI技術(shù)是現(xiàn)在AOI光學(xué)檢測(cè)的三種技術(shù)。這是一種新穎的光學(xué)檢測(cè)技術(shù)，矢量AOI自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)設(shè)備攻克波峰焊后AI插件DIP工藝。矢量分析技術(shù)AOI設(shè)備的檢測(cè)應(yīng)用范圍：波峰焊后AI通孔插件DIP檢測(cè)FPC柔性線路板檢測(cè)SMT回流爐前/爐后SMT基板外觀檢測(cè)這種方式aoi比傳統(tǒng)檢測(cè)方法準(zhǔn)確10倍以上，如角度測(cè)量值可達(dá)±0.02°精度范圍。

寧波輕蜓視覺(jué)科技專(zhuān)注于AOI自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)的研發(fā)、生產(chǎn)與銷(xiāo)售。產(chǎn)品包括在線AOI、3D AOI、晶圓外觀檢測(cè)機(jī)等等，產(chǎn)品設(shè)備具有高檢出、低誤報(bào)的特性。并且輕蜓很早開(kāi)始使用Prisma AI技術(shù)，將人工智能圖像學(xué)引入SMT檢測(cè)行業(yè)。成為AI工業(yè)化的優(yōu)先者。

2D技術(shù)難以檢測(cè)的微型結(jié)構(gòu)元件，如QFN、LGA，且具高可靠性品質(zhì)要求，輕蜓視覺(jué)Prisma 3D AOI，精度高，而且支持大范圍板材。高亮度摩爾條紋的3D成像具有超高穩(wěn)定性，完美詮釋了殝實(shí)的3D視覺(jué)，克服了2D技術(shù)的不足。很多公司普通2D AOI設(shè)備檢測(cè)虛焊是完全沒(méi)有有完全把握，普通AOI是靠光源來(lái)檢測(cè)的。

輕蜓視覺(jué)使用的AI視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類(lèi)包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學(xué)習(xí)（deeplearning）的算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)充足時(shí)有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對(duì)本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類(lèi)問(wèn)題，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將用于提取圖像的判別特征，再通過(guò)分類(lèi)器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。Prisma3D由于測(cè)試高度的精確性（0.4um），在汽車(chē)電子，MINILED芯片測(cè)試，半導(dǎo)體封裝，存儲(chǔ)芯片及各種貼裝線路板上都有普遍的應(yīng)用。3D aoi有效克服了單一檢測(cè)方法的缺陷。隨著人工智能的深入，對(duì)原有算法模型進(jìn)行智能化改造。湖南檢測(cè)設(shè)備3DAOI哪家好

3D aoi有效克服了單一檢測(cè)方法的缺陷?；窗策M(jìn)口3DAOI測(cè)試

目前，越來(lái)越多的客戶(hù)想獲取3D檢驗(yàn)技術(shù)，特別是能夠測(cè)量組件高度的技術(shù)。以前，檢測(cè)缺陷都是基于2D技術(shù)，但現(xiàn)在已經(jīng)轉(zhuǎn)向3D了。3D已經(jīng)成為這個(gè)行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)。那用戶(hù)轉(zhuǎn)向3D的關(guān)鍵因素是什么？關(guān)鍵因素是誤報(bào)率、漏報(bào)率和生產(chǎn)力。與3D檢測(cè)技術(shù)相比，2D檢測(cè)的這些參數(shù)差距很大。因此，很多客戶(hù)在評(píng)估3DAOI系統(tǒng)時(shí)，將其性能與現(xiàn)有的2D系統(tǒng)進(jìn)行比較后，都會(huì)選擇3D檢測(cè)技術(shù)。所以3D技術(shù)比起2D技術(shù)才是現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展趨勢(shì)。所以，3DAOI也逐漸成為了發(fā)展趨勢(shì)?；窗策M(jìn)口3DAOI測(cè)試

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