隨著現(xiàn)代科技發(fā)展加快，我國檢測設(shè)備已逐步走向自動化。2DAOI和3D-AOI技術(shù)區(qū)別在于，2DAOI只能檢查缺陷，3D-AOI完全不同，3DAOI技術(shù)是通過測量尺寸高度來判斷缺陷。用3DAOI可以測量元件高度，根據(jù)該高度設(shè)置公差,超出這個公差意味著有缺陷，在公差范圍之內(nèi)則是合格。所以,我們有不合格產(chǎn)品的測量數(shù)據(jù)，這是3DAOI的關(guān)鍵優(yōu)勢。我們可以利用這些測量數(shù)據(jù)。優(yōu)化和改進工藝，從而達到非常低誤報的檢測力。3DAOI技術(shù)在現(xiàn)代社會中也普遍被使用。3DAOI通過3D高度信息讓編程更加簡單方便，編程時間大程度縮短，節(jié)省限現(xiàn)場工程師的負擔，降低人工成本。常州光學(xué)檢測3DAOIi能檢驗出虛焊嗎

3D AOI是新興的測試技術(shù)，但發(fā)展迅速。許多制造商已經(jīng)引入了AOI測試設(shè)備。3D AOI能夠精確檢查和測量PCB上器件的高度尺寸，并提供清晰的IC和各種器件的側(cè)視圖圖像。當自動檢測到時，機器會通過相機自動掃描PCB，收集圖像，并將測試的焊點與數(shù)據(jù)庫中的合格參數(shù)進行比較。圖像處理后，檢查PCB上的缺陷，并通過顯示屏或自動標記顯示/標記缺陷。

Prisma 3D全部查出虛焊、浮高、翹腳 零件翹起、爬錫高度?？梢耘cMES系統(tǒng)無縫連接。擁有2500萬/1500萬像素相機，4組數(shù)字藍色摩爾條紋光，9段彩色同軸照明光，3D和2D檢測模式靈活切換。揚州國產(chǎn)3DAOI測試降低誤報率以及降低人工成本的要求，進而促進立體3D AOI的影像技術(shù)的發(fā)展。

AOI是自動光學(xué)檢測儀的英文縮寫，通常簡稱為AOI，AOI一般設(shè)置在回流焊后面，檢測回流焊接的品質(zhì)問題，AOI的誤判率低，直通率高，操作編程簡單，穩(wěn)定性好，就是一臺好的AOI，AOI現(xiàn)在在基本上在每個SMT貼片加工廠都有，是重要的檢測工具。AOI檢測儀通過高清CCD攝像頭自動掃描PCBA產(chǎn)品，采集圖像，將采集的測試檢測點與數(shù)據(jù)庫中的合格的參數(shù)進行比較，經(jīng)過算法分析和圖像處理，檢查出產(chǎn)品上的缺陷，并通過顯示器把缺陷顯示/標示出來，供維修人員修整和SMT工程人員改善工藝。

aoi自動光學(xué)檢測儀作為前列前沿的光學(xué)視覺科學(xué)技術(shù)，隨著相關(guān)科研人員的不斷努力，各種不同類型的新型光學(xué)視覺檢測技術(shù)都相繼問世，特征矢量分析AOI技術(shù)、學(xué)習(xí)型圖像對比AOI技術(shù)、統(tǒng)計外形建模AOI技術(shù)是現(xiàn)在AOI光學(xué)檢測的三種技術(shù)。這是一種新穎的光學(xué)檢測技術(shù)，矢量AOI自動光學(xué)檢測設(shè)備攻克波峰焊后AI插件DIP工藝。矢量分析技術(shù)AOI設(shè)備的檢測應(yīng)用范圍：波峰焊后AI通孔插件DIP檢測FPC柔性線路板檢測SMT回流爐前/爐后SMT基板外觀檢測這種方式aoi比傳統(tǒng)檢測方法準確10倍以上，如角度測量值可達±0.02°精度范圍。由于優(yōu)異性能和市場需求，線上3D AOI設(shè)備正在占領(lǐng)市場。

3DAOI的檢查優(yōu)勢改善操作性：通過3D高度信息讓編程更加簡單方便，編程時間大幅度縮短，節(jié)省限現(xiàn)場工程師的負擔，降低人工成本。改善品質(zhì)：可以準確捕捉元件引腳的浮翹不良，極高的檢出率使產(chǎn)品的品質(zhì)得到保障。改善效率：在2D檢查的基礎(chǔ)上增加強大的3D檢查功能讓檢查流程更順暢。2D難以檢查白色基板，因2D通過調(diào)整灰度，色度來提取，基板和元件顏色相近時，提取結(jié)果會受到干擾。而3D檢查不需要考慮基板，元器件顏色的色差干擾，因3D根據(jù)高度提取，白色基板上的元件通過3D可以輕而易舉的進行提取，3D高度可以輕松檢查2D難以識別的極性標記。結(jié)合四方位多頻數(shù)字條紋光.進行無陰影投影，具備全板2D+3D的光學(xué)檢查功能。浙江3DAOI測試原理

和3DAOI對比2D難以檢查白色基板，因2D通過調(diào)整灰度色度來提取，基板和元件顏色相近時，提取結(jié)果受到干擾。常州光學(xué)檢測3DAOIi能檢驗出虛焊嗎

輕蜓視覺使用的AI視覺檢測設(shè)備采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學(xué)習(xí)（deeplearning）的**算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)充足時有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問題，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將用于提取圖像的判別特征，再通過分類器進行學(xué)習(xí)和識別。Prisma3D由于測試高度的精確性（0.4um），在汽車電子，MINILED芯片測試，半導(dǎo)體封裝，存儲芯片及各種貼裝線路板上都有普遍的應(yīng)用。常州光學(xué)檢測3DAOIi能檢驗出虛焊嗎

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