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。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。成都应用3DAOI测试原理
3DAOI原理也基本基于此，但3D技术加载了摩尔条纹光和多段彩色照明系统，更加有效的检测普通2DAOI难以检测的虚焊、假焊、BGA翘起、引脚翘起等。传统的AOI较大的缺点是有些灰阶或是阴影明暗不是很明显的地方，例如IC引脚下的假焊、虚焊、屏蔽盖下方的焊接、BGA底部的虚焊、假焊等。这些控制难点是比较容易出现误判的情况，这些或许可以使用严格的控制限来判断，但又会出现不同的误判情况，给生产品控带来不小的难度。下面我们就一些关键词语做一些解释。淮安3DAOI摩尔纹2D无法检查的不良不会进行激光的复查，有漏捡风险。高精度的3D高度检查，可以检出不良。
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。
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AOI测试设备。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。当自动检测到时，机器会通过相机自动扫描PCB，收集图像，并将测试的焊点与数据库中的合格参数进行比较。图像处理后，检查PCB上的缺陷，并通过显示屏或自动标记显示/标记缺陷。
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。3DAOI线性激光扫描方式，使用镭射线性扫描，确保测量精度。
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。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。
轻蜓视觉的3DAOI，可同时获取***的2D图像及无阴影3D测量，涵盖了目前生产中**小元器件、焊点在内的检测需求。●多向环绕的全覆盖投影技术，确保比较好的3D检测能力●使每个FOV在0.3秒即可完成●3D数值化可优化SMT整个制程，实现更高的自动化●完善的IPC标准公共库、简易的操作界面 3D AOI是新兴的测试技术，但发展迅速。四川智能3DAOI测试原理
在劳动密集型的PCB行业，一台在线AOI设备至少可以代替4-5人的工作量，且状态稳定无需休息。成都应用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。成都应用3DAOI测试原理
宁波轻蜓视觉科技有限公司位于宁波市鄞州区学士路655号科创大厦A楼702室。在市场经济的浪潮中拼博和发展，目前宁波轻蜓视觉科技在机械及行业设备中拥有较高的**度，享有良好的声誉。宁波轻蜓视觉科技取得全网商盟认证，标志着我们的服务和管理水平达到了一个新的高度。宁波轻蜓视觉科技全体员工愿与各界有识之士共同发展，共创美好未来。
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