首页 >  机械设备 >  南通智能3DAOI测试 值得信赖「宁波轻蜓视觉科技供应」

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

AOI,中文全称是自动光学检测,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。在如今的电子制造业中AOI设备如同其他工艺站位一样有着重要的作用,传统AOI由于2D成像原理上的一些缺陷,无法做到“既准又快”的检出所有不良点同时又能兼顾设备产能,但是如何改进设备的性能以满足各大电子厂对质量和产能的双重要求呢?各大厂家开始在检测方法上下功夫了,于是3DAOI设备就应运而生了。3DAOI对比2DAOI效果更佳,性能更好。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。南通智能3DAOI测试

南通智能3DAOI测试,3DAOI

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。无锡全自动3DAOI效果怎么样Prisma 3D AOI十分关注效率,采用高效的编程方式与检测算法。

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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。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。

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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。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。南通智能3DAOI测试

优越的3D检查功能,超越传统2DAOI的瑕疵检测能力以及降低误判率。南通智能3DAOI测试

Prisma3D全部查出虚焊、浮高、翘脚零件翘起、爬锡高度。可以与MES系统无缝连接。拥有2500万/1500万像素相机,4组数字蓝色摩尔条纹光9段彩色同轴照明光,3D和2D检测模式灵活切换。

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。

轻蜓视觉产品***用于航空、航天、汽车电子、智能手机、平板电脑、家电、工业控制及LED等各个行业,稳定的产品性能,获得了众多客户的好评。 南通智能3DAOI测试

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