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。产品包括在线AOI、3D AOI、晶圆外观检测机等等，产品设备具有高检出、低误报的特性。并且轻蜓很早开始使用Prisma AI技术，将人工智能图像学引入SMT检测行业。成为AI工业化的优先者。
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。 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。徐州smt行业3DAOI摩尔纹
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。用途3DAOI效果怎么样高亮度摩尔条纹的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。
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。
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。
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。
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。2D AOI系统也越来越不能满足生产的需求。用途3DAOI自动光学检测仪
与中国公司相比，外国公司的制造成本相对较高。阻碍了很多工厂对3D aoi的应用。徐州smt行业3DAOI摩尔纹
随着现代科技发展加快，我国检测设备已逐步走向自动化。2DAOI和3D-AOI技术区别在于，2DAOI只能检查缺陷，3D-AOI完全不同，3DAOI技术是通过测量尺寸高度来判断缺陷。用3DAOI可以测量元件高度，根据该高度设置公差,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。优化和改进工艺，从而达到非常低误报的检测力。3DAOI技术在现代社会中也普遍被使用。徐州smt行业3DAOI摩尔纹
宁波轻蜓视觉科技有限公司是一家有着雄厚实力背景、信誉可靠、励精图治、展望未来、有梦想有目标，有组织有体系的公司，坚持于带领员工在未来的道路上大放光明，携手共画蓝图，在浙江省宁波市等地区的机械及行业设备行业中积累了大批忠诚的客户粉丝源，也收获了良好的用户口碑，为公司的发展奠定的良好的行业基础，也希望未来公司能成为*****，努力为行业领域的发展奉献出自己的一份力量，我们相信精益求精的工作态度和不断的完善创新理念以及自强不息，斗志昂扬的的企业精神将**宁波轻蜓视觉科技和您一起携手步入辉煌，共创佳绩，一直以来，公司贯彻执行科学管理、创新发展、诚实守信的方针，员工精诚努力，协同奋取，以品质、服务来赢得市场，我们一直在路上！
轻蜓视觉使用的AI视觉检测设备采用的卷积神经网络，（ConvolutionalNeuralNetwo...
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