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3DAOI基本参数
  • 品牌
  • 轻蜓视觉, QTING VISION
  • 型号
  • Prisma 3D
  • 表面工艺
  • 喷塑
  • 基材类型
  • 其他
  • 基材材质
  • 其他
3DAOI企业商机

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。目前AOI技术在国内应用范围十分***,除了满足SMT、PCB等电子制造产业刚需。湖南智能3DAOI检测软件

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。进口3DAOI摩尔纹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。

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。

很多公司普通AOI设备检测虚焊是完全没有有***把握,普通AOI是靠光源来检测的,光源只能从上往下检测,所以有些元件虚焊是没法100%检测出的。人工肉眼拿着板子看,未必能看清楚虚焊的零件是否虚焊,外观上很难判别,何况AOI只是通过光照发现异常的,更加不能完全发现缺陷。

保证产品质量,降低劳动力成本,提高劳动生产率。非接触测量,不会损坏和刮划PCB板。机器视觉检测技术可以完成以往所不能完成的任务:比如在一些微型的管角的处理时,传统的方式往往不能胜任,而AOI能实现检测。


结合四方位多频数字条纹光.进行无阴影投影,具备全板2D+3D的光学检查功能。

3DAOI的检查优势改善操作性:通过3D高度信息让编程更加简单方便,编程时间大幅度缩短,节省限现场工程师的负担,降低人工成本。改善品质:可以准确捕捉元件引脚的浮翘不良,极高的检出率使产品的品质得到保障。改善效率:在2D检查的基础上增加强大的3D检查功能让检查流程更顺畅。2D难以检查白色基板,因2D通过调整灰度,色度来提取,基板和元件颜色相近时,提取结果会受到干扰。而3D检查不需要考虑基板,元器件颜色的色差干扰,因3D根据高度提取,白色基板上的元件通过3D可以轻而易举的进行提取,3D高度可以轻松检查2D难以识别的极性标记。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。扬州全自动3DAOI比2d的优势

伴随5G的发展和实际应用,电子制造业将迎来新的转型机遇,同时也带来了许多挑战。湖南智能3DAOI检测软件

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。湖南智能3DAOI检测软件

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