AIVS-D系列炉前插件AOI特点简介●采用声音提示,弹窗对比图,主图突出显示不良红框等多种提醒,符合人体工学●一听,二看,三聚焦,便于员工听到异常提醒后直接观察,使用弹窗显示不良器件对比图●深度学习算法,海量实际场景数据训练;低误报,支持6钟混板检查。●PCB二维码,支持MES对接●实现自动编程,只需5分钟●生产数据实时图表显示,可视化管理,检测数据便捷导出。AIVS-D系列炉前AOI规格参数光源:八侧面多角度高亮条形光源相机:标配2000万CCD全彩工业面阵相机(可选配1200万/2500万/2900万)FOV:400*300mm可检PCBA尺寸:宽度400mm,长度不限;可选配宽度750mm,长度不限CPU:inteli59600KF;GPU:NVIDIA独立显卡显存:8G/6G内存/硬盘存储:16GDDR4/2T操作系统::22寸/。 AOI通过光的反射、斜面反射、漫反射分别得到元件本体、焊点、焊盘的不同颜色信息。炉前AOI测试
关于元件长度公差,不同的组件供应商、电路板和无铅焊料的供应商都不可能没有任何直接的影响。优良的AOI程序应该能够应付这些这影响。如果这些个别点的变化可以保持不变,那么就能够相当大地简化AOI编程。经研究得到的结论是,由于无铅产生的影响,图形对照系统无法得到适合的检查结果,这是因为合格的样品变化太大。更加可行的方法是,取出确定每道工艺和元件变化的特性。这些变化可以分成不同的等级。如果在现在使用的工艺中,出现了一个新的变化,就要增加一个级别,来保证检查的精确性。所有认识到的和已知的缺陷都储存起来,他们的类型和图片可以用于AOI系统和全球数据库里的检查程序。我们没有必要把一块不同缺陷的电路板保存起来用于详细的检查。 江苏自动AOI测试采用高分辨率工业相机和智能图像分析,检测电子电路板上插件元器件多、错、漏、反等缺陷。
AOI检测的比较大优点是节省人力,降低成本,提高生产效率,统一检测标准和排除人为因素干扰,保证了检测结果的稳定性,可重复性和准确性,及时发现产品的不良,确保出货质量。在人工智能技术与大数据发展进步的,AOI检测不仅是一部检测设备,对大量不良结果进行分类和统计,可以发现不良发生的原因,在工艺改善和生产良率提升中也正逐步发挥着更重要的作用,因此,可以预期未来AOI检测技术将在半导体与电子电路检测中将会发挥越来越重要的作用。
特色功能:一、智能辅助建模:极速建模,无需设置参数,2.一键智能搜索80多种器件;二、易用性:1、无需设置参数;上手快;2、在线抓拍首件板系统辅助做程序,自动框图比例高,支持持续补充学习,学习后自动建模比例更高(80%+);3、根据客户需要,支持自定义器件名称;4、支持快速更改工单号;5、支持批量复制、粘贴、剪切、删除等快捷键操作。三、远程调试/离线编程:支持客户离线编程、客户远程调控、远程调试;四、学习:1、支持系统学习训练,学习越多效果越好,2、支持本地学习;五、支持局部检测:支持器件本体大部分特征相同,局部有差异的器件检测。 AOI自动光学检测设备的优点就是可以取代以前SMT炉前,而且可以比人眼更精确的判断出SMT的打件组装缺点。
在线式和离线式AOI有什么区别?其实离线式AOI和在线式AOI的检测内容是一致的,但两者还是存在一定区别的。主要区别是:⑴、在线式AOI没有安全光幕保护;⑵、离线AOI相对更适用于回流焊之后,适用于波峰焊之后的离线检测;⑶、在线AOI相对更适用于炉前、炉后的自动检测;⑷、机器外观尺寸不同,离线式AOI相对在线式AOI更宽一点,但更矮一点;⑸、在线式AOI的conveyor系统更复杂一些,自动化程度更高,这是因为要匹配整个产线;⑹、conveyor流向不同,在线式AOI更灵活,而离线式AOI只能在Y方向上移动;⑺、离线式AOI不需要气压,在线式AOI需要(大多数在线式SMT设备,都需要供气支持);⑻、系统对接不同,大多数在线式设备需要与产线对接,因此在通讯模块上会有不同。AOI软件运算法则很多,有灰度相关法、边缘识别法、固态建模法、统计外形建模法等。浙江智能AOI光学检测
AOI是新兴起的一种新型测试技术,但发展迅速,很多厂家都推出了AOI测试设备。炉前AOI测试
AOI的发展需求集成电路(IC)当然是现今人类工业制造出来结构精细的人造物之一,而除了以IC为主的半导体制造业,AOI亦在其他领域有很重要的检测需求。①微型元件或结构的形貌以及关键尺寸量测,典型应用就是集成电路、芯片的制造、封装等,既需要高精度又需要高效率的大量检测②精密零件与制程的精密加工与检测,典型应用就是针对工具机、航空航天器等高精度机械零件进行相关的粗糙度、表面形状等的量测,具有高精度、量测条件多变等特点。③生物医学检测应用,典型应用就是各式光学显微镜,结合相关程序编程、AI即可辅助判断相关的生物、医学信息判断。④光学镜头或其他光学元件的像差检测。 炉前AOI测试
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