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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

随着电子组装向更高密度、更小尺寸的PCBA混合技术的纵深发展,为减少进入下步工序的缺陷电路板的数量,2D AOI系统也越来越不能满足生产的需求。目前,不论是信息产业、电子产业及汽车产业,对电子产品的检测具有减少编程时间、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。

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。 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。重庆应用3DAOI测试

大家知道,目前电子元件越来越小,密度越来越高,而且品质要求也在提高。人工检测的速度和质量满足不了要求,随之各种AOI设备产生,AOI设备具有精确、快速、稳定、可靠的特点,那么AOI设备的工作原理是什么呢?SMT-AOI设备就是用摄像机等硬件设备获取被检测物体的图像,然后用软件比较、分析、判断被检测物体是否OK。也就是说,AOI检测物体的过程是模拟人眼检测物体,是将人工检测物体自动化、智能化。图像获取就是用CCD摄像机把物体表面的光信号转换成为电信号送入图像采集卡。图像采集卡将图像数字化送入计算机,这个过程很直观,容易理解。合肥3DAOI好不好用3D AOI行业通常处于更高级的水平。

3DAOI其实就是可以检测产品质量的设备,简单来说,3DAOI特点概要如下:1.节省人力,降低人工成本;2.增加生产效率,提高生产产能;3.统一检测标准,不因线别不同而有差异;4.及时回馈、统计生产问题点;5.收集检测数据,提供制程分析,加强制程能力;6.提高入库良品率。虽然AOI检测相对于人工检查具有非常大的优势,但AOI检测不一定是全能的,也会有技术盲点出现,从而产生误判(尤其是高低较大的元件),因此还需要人工随机目检。

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。

3D AOI是新兴的测试技术,但发展迅速。

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。3D aoi 对我国 PCB 检测技术,提升 PCB 制造水平和质量具有直接的推动作用。成都检测设备3DAOI测试原理

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,对原有算法模型进行智能化改造。重庆应用3DAOI测试

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。重庆应用3DAOI测试

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