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。自动光学检测代替人工视觉，实现产品零部件制造质量在线高效自动检测和品质控制，得到诸多行业的青睐。湖北离线3DAOI
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。西安在线3DAOI哪家好缜密的逻辑设计，确保操作员不会漏过AOI检测到的不良。
将AOI系统中存储的已焊接通过的OK标准板与检测的PCBA进行图像比较，从而获得检测结果。一般AOI是放置在炉后，在某些产品生产线则会放置炉前AOI（比如贴有屏蔽盖的产品），在多功能贴片机前放置AOI检测屏蔽盖下的元件贴装质量，相比在回流焊焊接完后再检测出现问题，那么改善和整修的成本要小很多。3DAOI是目前社会中使用较为普遍的工具，可应用的范围较广，而且其性能佳，深受很多厂商的喜爱，相信在未来，AOI技术应用也将越来越广。
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。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。
AOI检测又称自动光学检测技术，也称为机器视觉检测技术或自动视觉检测，是基于光学原理来对焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的设备。AOI原理与贴片机和印刷机所用的视觉系统的原理相同，通常采用设计规则检验（DesignRuleChecking，DRC）和图形识别两种方法。DRC法按照一些给定的规则（如所有连线应以焊点为端点，所有引线宽度不小于0.127mm，所有引线之间的间隔不小于0.102mm等）检査电路图形。目前市面上，3D AOI得到了大家的普遍认可。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。杭州smt行业3DAOI好不好用
aoi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。湖北离线3DAOI
而电路板复杂性的增加也意味着现在人工检查不是一个可行的选择。即使这是一种公认的方法，但是目前来讲，人工检测并不是特别有效，检查员很快受疲劳和主管因素影响，很容易出现错误的检查。随着市场对产品的需求量越来越大，为了保证产品的高质量，需要非常快速、非常可靠和快速的方法将高质量的产品推向市场。自动化光学检测是集成电子测试策略中必不可少的工具，通过在生产线早期检测故障，确保成本尽可能低。
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。 湖北离线3DAOI
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