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。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。上海用途3DAOIi能检验出虚焊吗
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。盐城进口3DAOI评测3D aoi清晰的元件顶部和三维交互图像进行可靠的验证。
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。
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。
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。 3D AOI是新兴的测试技术，但发展迅速。成都进口3DAOI测试
Prisma 3D由于测试高度的精确性（0.4um），在汽车电子，MINI LED芯片测试，都***运用。上海用途3DAOIi能检验出虚焊吗
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。上海用途3DAOIi能检验出虚焊吗
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