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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

AOI是自动光学检测机,英文(AutoOpticalInspection)的简称,AOI一般用于检测焊接的品质,减少人工,提升整线的产能效率和直通率。炉前AOI主要是放置在多功能贴片机前,因为现在很多通讯录产品都会加屏蔽罩,那么只能在炉前AOI先检测屏蔽罩下的元件贴装品质,再由多功能机贴屏蔽罩,如果是焊接后再检查,那么炉后AOI就无法检测屏蔽罩下的元件焊接品质。大部分贴片加工厂都是炉后AOI,主要检查焊接的品质,刷选出焊接不良,以免组装包装出货后出问题,那么返工会更费时费力。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。陕西在线3DAOI比2d的优势

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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。南通智能3DAOI厂家在线咨询Prisma 3D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。

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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。

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。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。

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近年来,基于机器视觉的自动光学检测检测技术研究与设备开发在国内大学、科研机构和企业日益受到关注和重视,对我国 PCB 检测技术的发展和提升 PCB 制造水平和质量具有直接的推动作用。

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。AOI技术目前广泛应用于工业、农业、生物等行业,尤其在精密制造与组装行业,如手机、液晶面板、硅片、印制电路板等领域,

检测的可靠性较高人工目检始终有其局限性,而PCBA检测技术测试则避免了这方面的不利因素,能保持较好的可靠性。 2D AOI系统也越来越不能满足生产的需求。四川智能3DAOI测试

由于优异性能和市场需求,线上3D AOI设备正在占领市场。陕西在线3DAOI比2d的优势

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。陕西在线3DAOI比2d的优势

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