PCB 生产过程中的涉及蚀刻、压膜、钻孔等多个环节，每个环节均可能出现瑕疵，因而 PCB 生产过程中的质量检测成为影响 PCB 质量的关键因素之一。随着机器视觉技术的逐步发展，国内外学术界及企业逐渐将机器视觉技术应用于 PCB 生产过程中的检测环节，逐步催生了 PCB 自动光学检测行业的发展。
国外在 PCB 自动光学检测技术方面的研究较早，首先在欧美、以色列以及日本等一些国家展开探索，结合数字图像处理理论和光学理论，利用智能采集设备获取待测 PCB 板图像信息，并借助终端处理设备对采集到的 PCB 图像进行一系列复杂的数学建模和矩阵运算，研发出了一系列能够取代传统检测方法的智能检测技术和设备，使得效率和精度都得到了提高。常见的缺陷检测方法包括标准比对法、原则校验法和混合法，之后的技术发展主要围绕上述三种方法展开。 3D AOI，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。常州光学检测3DAOI测试原理
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。苏州在线3DAOI哪家好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。
3DAOI和现在的2DAOI相比，优势明显，3DAOI不只是提高了产品的品质，在编程应用方面也**提高了效率。简单来说，3DAOI改善了操作性，通过3D高度信息让编程更简单更方便，使得编程时间大程度缩短，节省现场工程师的负担，降低人工成本；它还可以准确捕捉任何元件引脚的浮翘不良，它极高的检出率使产品的品质得到保障；而且3DAOI和2DAOI相比，只有3DAOI才能实现各种检查方式，因为它在2DAOI检查的基础上增加了强大的3D功能，让检查流程更顺畅。所以3DAOI在现代社会中使用率较高，深受各种厂商的青睐。
学习型图像对比AOI技术：这类AOI检测技术在程序编制完成后，要进行一段时间的学习预测，这样程序自动寻找待测物的变化规律，从而建立待测物的标准的数学模型，这一过程往往需要2个小时以上才能完成。缺点：在学习过程中，如果将有缺陷的待测无学习到程序里去了。那么该类待测物将被视为良品，从而无法检测出不良品。统计外形建模AOI技术：统计外形建模法师采用学习统计的方法，从而发现被检测物的规律，来建成一个标准的数学模型，来实现检测的目的。这种方法的缺陷在于统计学习的过程中，人的干扰因素太多，因而存在一定的不确定因素，影响检测的质量。由于优异性能和市场需求，线上3D AOI设备正在占领市场。
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。
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。
3D AOI是新兴的测试技术，但发展迅速。许多制造商已经引入了新设备进行检测。检测设备3DAOI测试原理
中国3D AOI生产技术的发展，在国际市场上的竞争力逐渐增强。常州光学检测3DAOI测试原理
在机械及行业设备业整体需求及投钱增速放缓的现在和相对不确定的未来，伴随中国制造业冲击更高领域的同时，在某些特定领域长期耕耘、具备技术、工艺壁垒的公司，未来能够进一步的发展。机械设备行业中，视觉检测，解决方案，深度学习软件，算法优化是能实现长期稳定收入或增长的行业。视觉检测，解决方案，深度学习软件，算法优化是我国纺织工业转变与革新的基础，是使我国纺织工业从劳动密集型向技术密集型转变的关键，是我国从纺织大国发展为纺织强国的重要基石。中国视觉检测，解决方案，深度学习软件，算法优化行业发展仍处于相对初级阶段，国际成熟市场经验来看仍有较大的成长空间。国内房地产发展以及对于基础设施建设政策的倾斜，也会造成视觉检测，解决方案，深度学习软件，算法优化市场产生巨大的潜力。常州光学检测3DAOI测试原理
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