AOl具有元器件检验、PCB光板检査、焊后组件检查等功能。AOI检测系统进行组件检测的一般程序是：自动计数已装元器件的印制电路板，开始检验；检查印制电路板有引线的一面，以保证引线端排列和弯折适当；检査印制电路板正面是否有元器件缺漏、错误元器件、损伤元器件、元器件装接方向不当等；检査装接的IC及分立元器件的型号、方向和位置等；检查IC元器件上标记的印制质量检验等。一且AOI发现不良组件，系统向操作者发出信号，或触发执行机构自动取下不良组件。系统对缺陷进行分析，向主计算机提供缺陷类型和频数，对制造过程做必要的调整。AOI的检査效率与可靠性取决于所用软件的完善性。AOI还具有使用方便、调整较容易、不必为视觉系统算法编程等优点。轻蜓视觉团队在在通讯供应链、精密机械工程、软件系统、AI算法等方面具有深厚积累。宁波用途3DAOI比2d的优势
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，尤其是人力成本和检测效率短时期难以突破。
2D技术难以检测的微型结构元件，如QFN、LGA，且具高可靠性品质要求，轻蜓视觉Prisma 3D AOI，精度高，而且支持大范围板材。高亮度摩尔条纹的3D成像具有超高稳定性，完美诠释了殝实的3D视觉，克服了2D技术的不足。
西安光学检测3DAOI测试3D aoi清晰的元件顶部和三维交互图像进行可靠的验证。
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。
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。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。
以前，制造商总说检测不会增加价值。但是现在越来越多的人在电子装配线上安装检测系统，这是为什么呢？主要的变化是元件的尺寸和密度。以前，元件更大，所以检测可以由操作工完成，这没有任何问题。然而，元件尺寸现在已经变得越来越小，并且变得更加密集。控制生产是非常困难的，因此缺陷也难以控制，所以才必须使用自动检测系统。然而，这也导致了另一个问题。如果设备不够精确，会导致很多的误报，因此操作工还是必须检测是误报还是真正的有缺陷。对于客户而言，这意味着更高的成本和更多的人工。只是因为你使用自动光学检测系统并不意味着你的检测效果好。您需要使用精确的设备来节省成本。所以3DAOI的出现使得效率也大程度提高。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。上海国产3DAOI测试原理
3D AOI实现智能识别搜索，深度学习算法，基于大数据训练智能模型，一键查找已训练器件。宁波用途3DAOI比2d的优势
市场上利用工业视觉技术做自动化检测的公司有很多，国内大部分还集中在产业链中游的集成商领域，比如天准科技、华兴源创等，而具备**零部件研发能力的厂商较少；外企的技术和资金实力雄厚，以康耐视、基恩士为**的已经进入产业链上游**零部件研发领域。但下游应用市场整体来看还处于劳动密集状态，在缺陷检测环节仍需要大量人力检测。
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。
宁波用途3DAOI比2d的优势
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