PCB 生产过程中的涉及蚀刻、压膜、钻孔等多个环节，每个环节均可能出现瑕疵，因而 PCB 生产过程中的质量检测成为影响 PCB 质量的关键因素之一。随着机器视觉技术的逐步发展，国内外学术界及企业逐渐将机器视觉技术应用于 PCB 生产过程中的检测环节，逐步催生了 PCB 自动光学检测行业的发展。
国外在 PCB 自动光学检测技术方面的研究较早，首先在欧美、以色列以及日本等一些国家展开探索，结合数字图像处理理论和光学理论，利用智能采集设备获取待测 PCB 板图像信息，并借助终端处理设备对采集到的 PCB 图像进行一系列复杂的数学建模和矩阵运算，研发出了一系列能够取代传统检测方法的智能检测技术和设备，使得效率和精度都得到了提高。常见的缺陷检测方法包括标准比对法、原则校验法和混合法，之后的技术发展主要围绕上述三种方法展开。 3D aoi主要品牌包括Koh Young，MirTec Ltd，PARMI Corp和Pemtron来自韩国。武汉光学检测3DAOI评测
AOI是自动光学检测仪，一般放置在回流焊后面，检测焊接的品质问题，但是有些产品也需要在多功能贴片机前放置（比如有屏蔽盖类的电子产品主板），AOI的主要作用就是检查焊接的品质，比如是否连桥、立碑、多锡、少锡、葡萄球等焊接问题，那么AOI在贴片加工产线上的检测原理与优势有哪些呢？AOI检测的优势非常明显，随着电子产品体积越来越小，相应的电路板也越来越小，电子元件也越来越小和集成化，人工检测目检难度越来越大，同时机器在线检测的速度非常快，可以大程度的提高产能，并且随着人工越来越贵、人员检测易产生用眼疲劳，出现漏检、错检的概率随之会更多，因此从生产效率、降低成本两方面考虑，AOI检测的优势相比人工会更大。江苏用途3DAOI厂家在线咨询3D AOI实现智能识别搜索，深度学习算法，基于大数据训练智能模型，一键查找已训练器件。
Prisma3D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。拥有2500万/1500万像素相机，4组数字蓝色摩尔条纹光9段彩色同轴照明光，3D和2D检测模式灵活切换。
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。
轻蜓视觉产品***用于航空、航天、汽车电子、智能手机、平板电脑、家电、工业控制及LED等各个行业，稳定的产品性能，获得了众多客户的好评。
随着基板，产品，元器件小型化，生产规模的扩大，人工成本增加等因素，SMT品质的保证从以往依赖于人工目检向在线自动化外观检查设备转变。外观检查机的需求量也随之呈现递增趋势,外观检查机的需求发生改变，从以往的桌上型向在线型过度，2D的检查设备也从装配激光扫描头的2.5D过度机型，向真正意义上的3DAOI转变。SMT检查机市场行情正在从2DAOI向3DAOI进行更新换代。相信未来，3DAOI将会成为发展趋势，也得到了更多厂商的认可和青睐。Prisma 3D通过CoaXPress相机高速影像处理，自动检测锡珠,多件,异物，不须变更程序。
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。aoi结合数字图像处理理论和光学理论，利用智能采集设备获取待测 PCB 板图像信息。合肥3DAOI摩尔纹
轻蜓视觉开发的3D AOI可替代人工，能够检测出PCBA版里元器件的高度、位置、多锡、少锡、漏焊、双芯片。武汉光学检测3DAOI评测
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。
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