目前，越来越多的客户想获取3D检验技术，特别是能够测量组件高度的技术。以前，检测缺陷都是基于2D技术，但现在已经转向3D了。3D已经成为这个行业的标准。那用户转向3D的关键因素是什么？关键因素是误报率、漏报率和生产力。与3D检测技术相比，2D检测的这些参数差距很大。因此，很多客户在评估3DAOI系统时，将其性能与现有的2D系统进行比较后，都会选择3D检测技术。所以3D技术比起2D技术才是现代社会的发展趋势。所以，3DAOI也逐渐成为了发展趋势。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。盐城应用3DAOI检测软件
AOl具有元器件检验、PCB光板检査、焊后组件检查等功能。AOI检测系统进行组件检测的一般程序是：自动计数已装元器件的印制电路板，开始检验；检查印制电路板有引线的一面，以保证引线端排列和弯折适当；检査印制电路板正面是否有元器件缺漏、错误元器件、损伤元器件、元器件装接方向不当等；检査装接的IC及分立元器件的型号、方向和位置等；检查IC元器件上标记的印制质量检验等。一且AOI发现不良组件，系统向操作者发出信号，或触发执行机构自动取下不良组件。系统对缺陷进行分析，向主计算机提供缺陷类型和频数，对制造过程做必要的调整。AOI的检査效率与可靠性取决于所用软件的完善性。AOI还具有使用方便、调整较容易、不必为视觉系统算法编程等优点。西安ai3DAOI比2d的优势Prisma 3D由于测试高度的精确性（0.4um），在汽车电子，MINI LED芯片测试，都***运用。
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。
市场上利用工业视觉技术做自动化检测的公司有很多，国内大部分还集中在产业链中游的集成商领域，比如天准科技、华兴源创等，而具备**零部件研发能力的厂商较少；外企的技术和资金实力雄厚，以康耐视、基恩士为**的已经进入产业链上游**零部件研发领域。但下游应用市场整体来看还处于劳动密集状态，在缺陷检测环节仍需要大量人力检测。
轻蜓视觉开发的3D AOI可完全替代人工，能够检测出PCBA版里元器件的高度、位置、多锡、少锡、漏焊、双芯片、 IC脚虚焊、异物、零件翘起、BGA翘起、爬锡等，帮助厂商提高生产效率，增加产能。
AOI当自动检测时，机器通过投影仪对pcb检测区进行投影，通过视觉算法形成3D立体数据。
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。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。宁波进口3DAOI评测
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。盐城应用3DAOI检测软件
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。盐城应用3DAOI检测软件
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