苏州3DAOI好不好用

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。Prisma 3D AOI十分关注效率，采用高效的编程方式与检测算法。可以对局部或整版进行高速拍摄。苏州3DAOI好不好用

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。苏州3DAOI好不好用Prisma 3D全部查出虚焊、浮高、翘脚 零件翘起、爬锡高度。

随着电子组装向更高密度、更小尺寸的PCBA混合技术的纵深发展，为减少进入下步工序的缺陷电路板的数量，2D AOI系统也越来越不能满足生产的需求。目前，不论是信息产业、电子产业及汽车产业，对电子产品的检测具有减少编程时间、降低误报率以及降低人工成本的要求，进而促进立体3D AOI的影像技术的发展。

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。

随着现代科技发展加快，我国检测设备已逐步走向自动化。2DAOI和3D-AOI技术区别在于，2DAOI只能检查缺陷，3D-AOI完全不同，3DAOI技术是通过测量尺寸高度来判断缺陷。用3DAOI可以测量元件高度，根据该高度设置公差,超出这个公差意味着有缺陷，在公差范围之内则是合格。所以,我们有不合格产品的测量数据，这是3DAOI的关键优势。我们可以利用这些测量数据。优化和改进工艺，从而达到非常低误报的检测力。3DAOI技术在现代社会中也普遍被使用。Prisma 3D AOI十分关注效率，采用高效的编程方式与检测算法。

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。

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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。苏州3DAOI好不好用

超过90%程序可离线操作。苏州3DAOI好不好用

大家知道，目前电子元件越来越小，密度越来越高，而且品质要求也在提高。人工检测的速度和质量满足不了要求，随之各种AOI设备产生，AOI设备具有精确、快速、稳定、可靠的特点，那么AOI设备的工作原理是什么呢？SMT-AOI设备就是用摄像机等硬件设备获取被检测物体的图像，然后用软件比较、分析、判断被检测物体是否OK。也就是说，AOI检测物体的过程是模拟人眼检测物体，是将人工检测物体自动化、智能化。图像获取就是用CCD摄像机把物体表面的光信号转换成为电信号送入图像采集卡。图像采集卡将图像数字化送入计算机，这个过程很直观，容易理解。苏州3DAOI好不好用

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