我们都知道，AOI是可以检测产品品质的一种设备，既可以节省大量人力还可以提高工作效率，是很多厂家都较为喜欢的设备。那性能这么好的AOI为何还需人工目检呢？AOI在线检测大幅提高产线的产能，可替代大量人工目检，节省人工和提高直通率以及降低误判率，但是有些元件比较高或引脚比较高，那么就会出现阴影或者局部暗部，AOI是光学检测，一般这些比较难以照射到，因此可能会出现死角，那么就需要在AOI后设置一个目检岗位，尽量减少不良产品。只不过放置了AOI，后面人工目检可设置1-2个工作卡位即可。AOI检测属于工业机器视觉产业链中视觉检测设备的一部分。常州在线3DAOI效果怎么样
检测的可靠性较高人工目检始终有其局限性，而AOI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。保证产品质量，降低劳动力成本，提高劳动生产率。非接触测量，不会损坏和刮划PCB板。机器视觉检测技术可以完成以往所不能完成的任务：比如在一些微型的管角的处理时，传统的方式往往不能胜任，而AOI能实现检测。
3D AOI是新兴的测试技术，但发展迅速。 许多制造商已经引入了AOI测试设备。 3D AOI能够精确检查和测量PCB上器件的高度尺寸，并提供清晰的IC和各种器件的侧视图图像。 江苏检测设备3DAOI摩尔纹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。
AOI，中文全称是自动光学检测，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。在如今的电子制造业中AOI设备如同其他工艺站位一样有着重要的作用，传统AOI由于2D成像原理上的一些缺陷，无法做到“既准又快”的检出所有不良点同时又能兼顾设备产能，但是如何改进设备的性能以满足各大电子厂对质量和产能的双重要求呢？各大厂家开始在检测方法上下功夫了，于是3DAOI设备就应运而生了。3DAOI对比2DAOI效果更佳，性能更好。
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。多年以来，AOI默默无闻发挥着“查错除错”的作用。
在一条生产线上同时使用2D和3D检测系统是否有意义？答案是是的，因为2D和3D技术还有另外一个关键的区别。2D技术只能发现缺陷。通常，使用2D技术的用户只关注发现缺陷，而没有注意到误报。然而，3D完全不同，3D技术是测量尺寸，而不单单是检测缺陷。用3D可以测量高度获得数据，并且根据该数据设置公差。超出这个公差意味着有缺陷，在公差范围之内则是合格。所以，我们有不合格产品的测量数据，这是3DAOI的关键优势。我们可以利用这些测量数据。这是非常有用的大数据，其中包括产量信息和偏移量等等。通过这些测量数据，您可以优化和改进工艺，达到非常高的生产力。这是3DAOI的关键因素。缜密的逻辑设计，确保操作员不会漏过AOI检测到的不良。湖南3DAOI测试原理
宁波轻蜓视觉科技专注于AOI自动光学检测系统的研发、生产与销售。常州在线3DAOI效果怎么样
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。 常州在线3DAOI效果怎么样
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