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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

据数据分析,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,可极大节约人工成本,提升检测效率。由此可见,面对电子制造工业常态化转型升级,使用状态稳定、可适应大规模生产的AOI自动检测设备来代替检测工人已是行业必然趋势。

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。


3D AOI是新兴的测试技术,但发展迅速。湖北应用3DAOI评测

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。淮安应用3DAOI比2d的优势优越的3D检查功能,超越传统2DAOI的瑕疵检测能力以及降低误判率。

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。AOI在smt中已非常普遍,但是仍然不能全部解决缺陷检测问题,许多厂仍然保留着数量庞大的人工目检团队。

Prisma3DAOI,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。作为2DAOI技术的一种升级,可以检测2D无法检测的缺陷,代替人工,提高效率。现在Prisma3DAOI发展迅速,成为很多SMT工厂的检测设备优先。Prisma3DAOI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。这些数据,可以测量高度,距离。拟合形成的图像,可以直观检查出PCB上缺陷,并通过显示器或自动标志把缺陷显示/标示出来,供维修人员修整。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。无锡国产3DAOI评测

缜密的逻辑设计,确保操作员不会漏过AOI检测到的不良。湖北应用3DAOI评测

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。湖北应用3DAOI评测

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