随着技术的发展，2D视觉检测手段已成为主流，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。多达21种光源选项,全涵盖零件瑕疵。RGBW光源，结合四方位多频数字条纹光.进行无阴影投影，具备全板2D+3D的光学检查功能。优越的3D检查功能,对于零件浮高,IC翘脚,空焊等焊点的检查,检查.超越传统2DAOI的瑕疵检测能力以及降低误判率。
3D aoi有效克服了单一检测方法的缺陷。随着人工智能的深入，图像算法的智能化也成为国外发展的重点，结合现代智能算法，对原有算法模型进行智能化改造，从而获取自适应更强和鲁棒性更好的检测方法成为发展趋势。 aoi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。无锡3DAOI比2d的优势
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。无锡智能3DAOIi能检验出虚焊吗目前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。
据数据分析，在劳动密集型的PCB行业，一台在线AOI设备至少可以代替4-5人的工作量，且状态稳定无需休息，可极大节约人工成本，提升检测效率。由此可见，面对电子制造工业常态化转型升级，使用状态稳定、可适应大规模生产的AOI自动检测设备来代替检测工人已是行业必然趋势。
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。
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。 很多公司普通2D AOI设备检测虚焊是完全没有有完全把握，普通AOI是靠光源来检测的。
AOI检测又称自动光学检测技术，也称为机器视觉检测技术或自动视觉检测，是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。AOI原理与贴片机和印刷机所用的视觉系统的原理相同，通常采用设计规则检验（DesignRuleChecking，DRC）和图形识别两种方法。DRC法按照一些给定的规则（如所有连线应以焊点为端点，所有引线宽度不小于0.127mm，所有引线之间的间隔不小于0.102mm等）检査电路图形。目前市面上，3D AOI得到了大家的普遍认可。AOI检测广泛应用于PCB印制电路板、平板显示和半导体等电子元器件领域。河南应用3DAOI好不好用
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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。 无锡3DAOI比2d的优势
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