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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

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。Prisma3D解決你零件翹腳及高度量測的問題。CoaXPress相機高速影像处理,自動检测錫珠,多件,異物,不須變更程式。多達21種光源選項,全涵蓋零件瑕疵。Prisma3D,RGBW光源,結合四方位多頻數位條紋光.進行無陰影投影,具備全板2D+3D的光學檢查功能。優越的3D檢查功能,對於零件浮高,IC翹腳,空焊等焊點的檢查,檢查.超越傳統2DAOI的瑕疵檢測能力以及降低誤判率。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。重庆用途3DAOI

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。 苏州3DAOI好不好用3D aoi清晰的元件顶部和三维交互图像进行可靠的验证。

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。

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。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。

随着技术的发展,2D视觉检测手段已成为主流,Prisma 3D通过CoaXPress相机高速影像处理,自动检测锡珠,多件,异物,不须变更程序。多达21种光源选项,全涵盖零件瑕疵。RGBW光源,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。优越的3D检查功能,对于零件浮高,IC翘脚,空焊等焊点的检查,检查.超越传统2DAOI的瑕疵检测能力以及降低误判率。

3D aoi有效克服了单一检测方法的缺陷。随着人工智能的深入,图像算法的智能化也成为国外发展的重点,结合现代智能算法,对原有算法模型进行智能化改造,从而获取自适应更强和鲁棒性更好的检测方法成为发展趋势。 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。杭州国产3DAOI测试

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。重庆用途3DAOI

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。重庆用途3DAOI

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