AOI是自动光学检测仪的英文缩写，通常简称为AOI，AOI一般设置在回流焊后面，检测回流焊接的品质问题，AOI的误判率低，直通率高，操作编程简单，稳定性好，就是一台好的AOI，AOI现在在基本上在每个SMT贴片加工厂都有，是重要的检测工具。AOI检测仪通过高清CCD摄像头自动扫描PCBA产品，采集图像，将采集的测试检测点与数据库中的合格的参数进行比较，经过算法分析和图像处理，检查出产品上的缺陷，并通过显示器把缺陷显示/标示出来，供维修人员修整和SMT工程人员改善工艺。2D AOI系统也越来越不能满足生产的需求。杭州光学检测3DAOI
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。徐州smt行业3DAOI比2d的优势软件里简单的编程，友好和直观的用户界面，料号和封装链接公用库。
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。
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。 伴随5G的发展和实际应用，电子制造业将迎来新的转型机遇，同时也带来了许多挑战。
3DAOI和现在的2DAOI相比，优势明显，3DAOI不只是提高了产品的品质，在编程应用方面也**提高了效率。简单来说，3DAOI改善了操作性，通过3D高度信息让编程更简单更方便，使得编程时间大程度缩短，节省现场工程师的负担，降低人工成本；它还可以准确捕捉任何元件引脚的浮翘不良，它极高的检出率使产品的品质得到保障；而且3DAOI和2DAOI相比，只有3DAOI才能实现各种检查方式，因为它在2DAOI检查的基础上增加了强大的3D功能，让检查流程更顺畅。所以3DAOI在现代社会中使用率较高，深受各种厂商的青睐。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。南京应用3DAOI比2d的优势
3D aoi清晰的元件顶部和三维交互图像进行可靠的验证。杭州光学检测3DAOI
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。杭州光学检测3DAOI
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