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。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。武汉3DAOI测试原理
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。
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。当自动检测到时,机器会通过相机自动扫描PCB,收集图像,并将测试的焊点与数据库中的合格参数进行比较。图像处理后,检查PCB上的缺陷,并通过显示屏或自动标记显示/标记缺陷。 苏州双面3DAOI好不好用轻蜓视觉开发的3D AOI可替代人工,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。
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。
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。AOI自动检测设备来代替检测工人已是行业必然趋势。
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。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。徐州双面3DAOI测试
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。武汉3DAOI测试原理
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。武汉3DAOI测试原理
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