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。3D AOI是新兴的测试技术，但发展迅速。重庆全自动3DAOI测试原理
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。扬州用途3DAOI测试原理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。
目前，越来越多的客户想获取3D检验技术，特别是能够测量组件高度的技术。以前，检测缺陷都是基于2D技术，但现在已经转向3D了。3D已经成为这个行业的标准。那用户转向3D的关键因素是什么？关键因素是误报率、漏报率和生产力。与3D检测技术相比，2D检测的这些参数差距很大。因此，很多客户在评估3DAOI系统时，将其性能与现有的2D系统进行比较后，都会选择3D检测技术。所以3D技术比起2D技术才是现代社会的发展趋势。所以，3DAOI也逐渐成为了发展趋势。
3DAOI的检查优势改善操作性：通过3D高度信息让编程更加简单方便，编程时间大幅度缩短，节省限现场工程师的负担，降低人工成本。改善品质：可以准确捕捉元件引脚的浮翘不良，极高的检出率使产品的品质得到保障。改善效率：在2D检查的基础上增加强大的3D检查功能让检查流程更顺畅。2D难以检查白色基板，因2D通过调整灰度，色度来提取，基板和元件颜色相近时，提取结果会受到干扰。而3D检查不需要考虑基板，元器件颜色的色差干扰，因3D根据高度提取，白色基板上的元件通过3D可以轻而易举的进行提取，3D高度可以轻松检查2D难以识别的极性标记。2D AOI系统也越来越不能满足生产的需求。
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。3D aoi 对PCB 制造水平和质量具有直接的推动作用。南京检测设备3DAOI检测软件
Prisma 3D AOI十分关注效率，采用高效的编程方式与检测算法。重庆全自动3DAOI测试原理
以前，制造商总说检测不会增加价值。但是现在越来越多的人在电子装配线上安装检测系统，这是为什么呢？主要的变化是元件的尺寸和密度。以前，元件更大，所以检测可以由操作工完成，这没有任何问题。然而，元件尺寸现在已经变得越来越小，并且变得更加密集。控制生产是非常困难的，因此缺陷也难以控制，所以才必须使用自动检测系统。然而，这也导致了另一个问题。如果设备不够精确，会导致很多的误报，因此操作工还是必须检测是误报还是真正的有缺陷。对于客户而言，这意味着更高的成本和更多的人工。只是因为你使用自动光学检测系统并不意味着你的检测效果好。您需要使用精确的设备来节省成本。所以3DAOI的出现使得效率也大程度提高。重庆全自动3DAOI测试原理
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