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。 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。检测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。浙江国产3DAOI摩尔纹AOI自动检测设备来代替检测工人已是行业必然趋势。
AOI设备是如何检测元件的质量呢?人们判断一个物体的质量是否合格,总是要实现设定一个标准,如果达到标准则认为该对象为合格,如果达不到标准,则认为对象不合格。同样AOI判断一个元件是否OK,也设定一个规则,满足规则的就OK,不满足规则的就是NG。AOI针对不同的元件选用不同的规则,较常用的规则就是标准图像,就是事先给某个贴片指定一个标准图像,如果被检测贴片的图像和标准图像很相似,那么,我们认为这个贴片是OK的,如果不相似,则认为是NG的,在图像处理行业,我们称这种规则是图像比对或者说是模板匹配。另外,还有一些特定的规则,像指定IC之间不能桥接,这不是通过指定一个标准图像,而是个通过某种算法计算两IC之间是否有连接物的方法判断IC是否有桥接现象。
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。3D aoi主要品牌包括Koh Young,MirTec Ltd,PARMI Corp和Pemtron来自韩国。
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工业化的优先者。
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。 软件里简单的编程,友好和直观的用户界面,料号和封装链接公用库。成都双面3DAOI厂家在线咨询
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。检测3DAOI比2d的优势
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。 检测3DAOI比2d的优势
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