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。智能3DAOI好不好用
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。 浙江应用3DAOI测试AOI检测属于工业机器视觉产业链中视觉检测设备的一部分。
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。
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。
3DAOI主要运用在PCBA贴装 元件高度检测，元件浮起，引脚元件翘脚，共面度，01005等小元件检查等。
据数据分析，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，可极大节约人工成本，提升检测效率。由此可见，面对电子制造工业常态化转型升级，使用状态稳定、可适应大规模生产的AOI自动检测设备来代替检测工人已是行业必然趋势。
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。
很多公司普通2D AOI设备检测虚焊是完全没有有完全把握，普通AOI是靠光源来检测的。湖北3DAOI哪家好
3DAOI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。智能3DAOI好不好用
伴随5G的发展和实际应用，电子制造业将迎来新的转型机遇，同时也带来了许多挑战。轻蜓视觉将会持续探索深度学习算法，为更多用户创造实际意义上的价值和收益。
轻蜓视觉的3DAOI，可同时获取***的2D图像及无阴影3D测量，涵盖了目前生产中**小元器件、焊点在内的检测需求。●多向环绕的全覆盖投影技术，确保比较好的3D检测能力●使每个FOV在0.3秒即可完成●3D数值化可优化SMT整个制程，实现更高的自动化●完善的IPC标准公共库、简易的操作界面 智能3DAOI好不好用
行路致远，砥砺前行。宁波轻蜓视觉科技有限公司致力成为与您共赢、共生、共同前行的战略伙伴，更矢志成为机械及行业设备富有影响力的企业，与您一起飞跃，共同成功！
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