近年来，基于机器视觉的自动光学检测检测技术研究与设备开发在国内大学、科研机构和企业日益受到关注和重视，对我国 PCB 检测技术的发展和提升 PCB 制造水平和质量具有直接的推动作用。
自动光学检测代替人工视觉，实现产品零部件制造质量在线高效自动检测和品质控制，得到诸多行业的青睐。AOI技术目前广泛应用于工业、农业、生物等行业，尤其在精密制造与组装行业，如手机、液晶面板、硅片、印制电路板等领域，
检测的可靠性较高人工目检始终有其局限性，而PCBA检测技术测试则避免了这方面的不利因素，能保持较好的可靠性。 3D aoi有效克服了单一检测方法的缺陷。南通检测3DAOIi能检验出虚焊吗
中国的3DAOI行业已发展为具有一定研究和生产能力的全国性地位，目前行业产品结构已逐步改善。中国已成为3DAOI的国际大消费国，但生产某些低端产品的技术相对落后。尽管新的生产线正在增加，但**产品仍依赖进口。
当前，由于***的性能和市场需求，线上3D AOI设备正在占领市场。 3D AOI设备市场主要由汽车和消费电子产品的需求驱动；通信，航空航天和汽车领域等其他终端市场在未来将扮演越来越重要的角色。
轻蜓视觉开发的3D AOI可完全替代人工，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、 IC脚虚焊、异物、零件翘起、BGA翘起、爬锡等，帮助厂商提高生产效率，增加产能。
南通用途3DAOI自动光学检测仪超过90%程序可离线操作。
aoi自动光学检测仪作为前列前沿的光学视觉科学技术，随着相关科研人员的不断努力，各种不同类型的新型光学视觉检测技术都相继问世，特征矢量分析AOI技术、学习型图像对比AOI技术、统计外形建模AOI技术是现在AOI光学检测的三种技术。这是一种新颖的光学检测技术，矢量AOI自动光学检测设备攻克波峰焊后AI插件DIP工艺。矢量分析技术AOI设备的检测应用范围：波峰焊后AI通孔插件DIP检测FPC柔性线路板检测SMT回流炉前/炉后SMT基板外观检测这种方式aoi比传统检测方法准确10倍以上，如角度测量值可达±0.02°精度范围。
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是新兴的测试技术，但发展迅速。
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。 随着中国3D AOI生产技术的发展，它们在市场上的竞争力逐渐增强。连云港ai3DAOI测试
目前AOI技术在国内应用范围十分***，除了满足SMT、PCB等电子制造产业刚需。南通检测3DAOIi能检验出虚焊吗
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。南通检测3DAOIi能检验出虚焊吗
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