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。 3D AOI能够精确检查和测量PCB上器件的高度尺寸,并提供清晰的IC和各种器件的侧视图图像。重庆应用3DAOI好不好用
谈起AOI技术的应用,大家一定都不陌生,业内很多人可能讲的头头是道,代替人工、提升效率等等,但是还是有一部分人对于3DAOI技术来讲还不太清楚,所以下面我们要来讲讲这两年市场兴起的3DAOI技术!普通的AOI技术现在国内很多大公司已经掌握的炉火纯青,如在这个行业实操很久的深圳振华兴科技,传统的AOI原理是根据元器件表面在特定光源下照片显示不同的颜色,亮度,机器按可定的规则对这些信息进行处理,筛选出不同的信息来判断缺陷。在线3DAOI好不好用AOI检测属于工业机器视觉产业链中视觉检测设备的一部分。
AOI,中文全称是自动光学检测,基于光学原理来对焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的设备。在如今的电子制造业中AOI设备如同其他工艺站位一样有着重要的作用,传统AOI由于2D成像原理上的一些缺陷,无法做到“既准又快”的检出所有不良点同时又能兼顾设备产能,但是如何改进设备的性能以满足各大电子厂对质量和产能的双重要求呢?各大厂家开始在检测方法上下功夫了,于是3DAOI设备就应运而生了。3DAOI对比2DAOI效果更佳,性能更好。
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。AOI在smt中已非常普遍,但是仍然不能全部解决缺陷检测问题,许多厂仍然保留着数量庞大的人工目检团队。
在一条生产线上同时使用2D和3D检测系统是否有意义?答案是是的,因为2D和3D技术还有另外一个关键的区别。2D技术只能发现缺陷。通常,使用2D技术的用户只关注发现缺陷,而没有注意到误报。然而,3D完全不同,3D技术是测量尺寸,而不单单是检测缺陷。用3D可以测量高度获得数据,并且根据该数据设置公差。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。这是非常有用的大数据,其中包括产量信息和偏移量等等。通过这些测量数据,您可以优化和改进工艺,达到非常高的生产力。这是3DAOI的关键因素。3D AOI实现智能识别搜索,深度学习算法,基于大数据训练智能模型,一键查找已训练器件。重庆进口3DAOI自动光学检测仪
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。重庆应用3DAOI好不好用
以前,制造商总说检测不会增加价值。但是现在越来越多的人在电子装配线上安装检测系统,这是为什么呢?主要的变化是元件的尺寸和密度。以前,元件更大,所以检测可以由操作工完成,这没有任何问题。然而,元件尺寸现在已经变得越来越小,并且变得更加密集。控制生产是非常困难的,因此缺陷也难以控制,所以才必须使用自动检测系统。然而,这也导致了另一个问题。如果设备不够精确,会导致很多的误报,因此操作工还是必须检测是误报还是真正的有缺陷。对于客户而言,这意味着更高的成本和更多的人工。只是因为你使用自动光学检测系统并不意味着你的检测效果好。您需要使用精确的设备来节省成本。所以3DAOI的出现使得效率也大程度提高。重庆应用3DAOI好不好用
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