大家知道，目前电子元件越来越小，密度越来越高，而且品质要求也在提高。人工检测的速度和质量满足不了要求，随之各种AOI设备产生，AOI设备具有精确、快速、稳定、可靠的特点，那么AOI设备的工作原理是什么呢？SMT-AOI设备就是用摄像机等硬件设备获取被检测物体的图像，然后用软件比较、分析、判断被检测物体是否OK。也就是说，AOI检测物体的过程是模拟人眼检测物体，是将人工检测物体自动化、智能化。图像获取就是用CCD摄像机把物体表面的光信号转换成为电信号送入图像采集卡。图像采集卡将图像数字化送入计算机，这个过程很直观，容易理解。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。苏州进口3DAOI哪家好
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。苏州用途3DAOI测试高亮度摩尔条纹的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。
Prisma3DAOI，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。作为2DAOI技术的一种升级，可以检测2D无法检测的缺陷，代替人工，提高效率。现在Prisma3DAOI发展迅速，成为很多SMT工厂的检测设备优先。Prisma3DAOI当自动检测时，机器通过投影仪对pcb检测区进行投影，通过视觉算法形成3D立体数据。这些数据，可以测量高度，距离。拟合形成的图像，可以直观检查出PCB上缺陷，并通过显示器或自动标志把缺陷显示/标示出来，供维修人员修整。
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。3D aoi 对PCB 制造水平和质量具有直接的推动作用。
多年以来，AOI默默无闻发挥着“查错除错”的作用。现在，伴随消费电子、物联网、汽车电子和通用技术迅猛发展，对检测的精度、准确性以及检测效率要求也水涨船高。过去依靠人工目检甄别产品的形式很难适应现在快节奏、自动化流水线作业，尤其是人力成本和检测效率短时期难以突破。
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。浙江离线3DAOI测试原理
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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。 苏州进口3DAOI哪家好
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