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。自动光学检测代替人工视觉,实现产品零部件制造质量在线高效自动检测和品质控制,得到诸多行业的青睐。杭州全自动3DAOI评测
在一条生产线上同时使用2D和3D检测系统是否有意义?答案是是的,因为2D和3D技术还有另外一个关键的区别。2D技术只能发现缺陷。通常,使用2D技术的用户只关注发现缺陷,而没有注意到误报。然而,3D完全不同,3D技术是测量尺寸,而不单单是检测缺陷。用3D可以测量高度获得数据,并且根据该数据设置公差。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。这是非常有用的大数据,其中包括产量信息和偏移量等等。通过这些测量数据,您可以优化和改进工艺,达到非常高的生产力。这是3DAOI的关键因素。南京光学检测3DAOI效果怎么样目前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。
多年以来,AOI默默无闻发挥着“查错除错”的推手作用。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。
宁波轻蜓视觉科技专注于AOI自动光学检测系统的研发、生产与销售。产品包括在线AOI、3D AOI、晶圆外观检测机等等,产品设备具有高检出、低误报的特性。并且轻蜓很早开始使用Prisma AI技术,将人工智能图像学引入SMT检测行业。成为AI工业化的杰出一员。
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。 与中国公司相比,外国公司的制造成本相对较高。阻碍了很多工厂对3D aoi的应用。
自动光学检查(AOI)之使用在smt中已非常普遍,但是仍然不能100%的解决缺陷检测问题,许多厂仍然保留着数量庞大的人工目检团队。正式因此,3DAOI才显得更加具有物体替代的价值。SMT厂家当生产产品数量不同、品种不同。编程与检测速度成为制约生产的关键因素,Prisma3DAOI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。
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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。杭州全自动3DAOI评测
以前,制造商总说检测不会增加价值。但是现在越来越多的人在电子装配线上安装检测系统,这是为什么呢?主要的变化是元件的尺寸和密度。以前,元件更大,所以检测可以由操作工完成,这没有任何问题。然而,元件尺寸现在已经变得越来越小,并且变得更加密集。控制生产是非常困难的,因此缺陷也难以控制,所以才必须使用自动检测系统。然而,这也导致了另一个问题。如果设备不够精确,会导致很多的误报,因此操作工还是必须检测是误报还是真正的有缺陷。对于客户而言,这意味着更高的成本和更多的人工。只是因为你使用自动光学检测系统并不意味着你的检测效果好。您需要使用精确的设备来节省成本。所以3DAOI的出现使得效率也大程度提高。杭州全自动3DAOI评测
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