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3DAOI基本参数
  • 品牌
  • 轻蜓视觉, QTING VISION
  • 型号
  • Prisma 3D
  • 表面工艺
  • 喷塑
  • 基材类型
  • 其他
  • 基材材质
  • 其他
3DAOI企业商机

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。3D AOI行业通常处于更高级的水平。苏州检测设备3DAOI

3DAOI原理也基本基于此,但3D技术加载了摩尔条纹光和多段彩色照明系统,更加有效的检测普通2DAOI难以检测的虚焊、假焊、BGA翘起、引脚翘起等。传统的AOI较大的缺点是有些灰阶或是阴影明暗不是很明显的地方,例如IC引脚下的假焊、虚焊、屏蔽盖下方的焊接、BGA底部的虚焊、假焊等。这些控制难点是比较容易出现误判的情况,这些或许可以使用严格的控制限来判断,但又会出现不同的误判情况,给生产品控带来不小的难度。下面我们就一些关键词语做一些解释。安徽ai3DAOI检测软件AOI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。

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。

AOI是自动光学检测仪的英文缩写,通常简称为AOI,AOI一般设置在回流焊后面,检测回流焊接的品质问题,AOI的误判率低,直通率高,操作编程简单,稳定性好,就是一台好的AOI,AOI现在在基本上在每个SMT贴片加工厂都有,是重要的检测工具。AOI检测仪通过高清CCD摄像头自动扫描PCBA产品,采集图像,将采集的测试检测点与数据库中的合格的参数进行比较,经过算法分析和图像处理,检查出产品上的缺陷,并通过显示器把缺陷显示/标示出来,供维修人员修整和SMT工程人员改善工艺。用3D可以通过测量获得数据,并根据该数据设置公差。只要超出这个公差那就说明有缺陷,在范围内则为合格。

3DAOI的检查优势改善操作性:通过3D高度信息让编程更加简单方便,编程时间大幅度缩短,节省限现场工程师的负担,降低人工成本。改善品质:可以准确捕捉元件引脚的浮翘不良,极高的检出率使产品的品质得到保障。改善效率:在2D检查的基础上增加强大的3D检查功能让检查流程更顺畅。2D难以检查白色基板,因2D通过调整灰度,色度来提取,基板和元件颜色相近时,提取结果会受到干扰。而3D检查不需要考虑基板,元器件颜色的色差干扰,因3D根据高度提取,白色基板上的元件通过3D可以轻而易举的进行提取,3D高度可以轻松检查2D难以识别的极性标记。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。扬州智能3DAOI自动光学检测仪

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。苏州检测设备3DAOI

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。

但是很多公司普通AOI设备检测虚焊是完全没有有***把握,普通AOI是靠光源来检测的,光源只能从上往下检测,所以有些元件虚焊是没法100%检测出的。人工肉眼拿着板子看,未必能看清楚虚焊的零件是否虚焊,外观上很难判别,何况AOI只是通过光照发现异常的,更加不能完全发现缺陷。


苏州检测设备3DAOI

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