首页 >  机械设备 >  宁波smt行业3DAOI测试原理 欢迎咨询「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

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。2D无法检查的不良不会进行激光的复查,有漏捡风险。高精度的3D高度检查,可以检出不良。宁波smt行业3DAOI测试原理

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3DAOI的检查优势改善操作性:通过3D高度信息让编程更加简单方便,编程时间大幅度缩短,节省限现场工程师的负担,降低人工成本。改善品质:可以准确捕捉元件引脚的浮翘不良,极高的检出率使产品的品质得到保障。改善效率: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。2D难以检查白色基板,因2D通过调整灰度,色度来提取,基板和元件颜色相近时,提取结果会受到干扰。而3D检查不需要考虑基板,元器件颜色的色差干扰,因3D根据高度提取,白色基板上的元件通过3D可以轻而易举的进行提取,3D高度可以轻松检查2D难以识别的极性标记。苏州ai3DAOI自动光学检测仪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。

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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。

3DAOI和现在的2DAOI相比,优势明显,3DAOI不只是提高了产品的品质,在编程应用方面也**提高了效率。简单来说,3DAOI改善了操作性,通过3D高度信息让编程更简单更方便,使得编程时间大程度缩短,节省现场工程师的负担,降低人工成本;它还可以准确捕捉任何元件引脚的浮翘不良,它极高的检出率使产品的品质得到保障;而且3DAOI和2DAOI相比,只有3DAOI才能实现各种检查方式,因为它在2DAOI检查的基础上增加了强大的3D功能,让检查流程更顺畅。所以3DAOI在现代社会中使用率较高,深受各种厂商的青睐。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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PCB 生产过程中的涉及蚀刻、压膜、钻孔等多个环节,每个环节均可能出现瑕疵,因而 PCB 生产过程中的质量检测成为影响 PCB 质量的关键因素之一。随着机器视觉技术的逐步发展,国内外学术界及企业逐渐将机器视觉技术应用于 PCB 生产过程中的检测环节,逐步催生了 PCB 自动光学检测行业的发展。

国外在 PCB 自动光学检测技术方面的研究较早,首先在欧美、以色列以及日本等一些国家展开探索,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,并借助终端处理设备对采集到的 PCB 图像进行一系列复杂的数学建模和矩阵运算,研发出了一系列能够取代传统检测方法的智能检测技术和设备,使得效率和精度都得到了提高。常见的缺陷检测方法包括标准比对法、原则校验法和混合法,之后的技术发展主要围绕上述三种方法展开。 3D AOI,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。江苏ai3DAOI效果怎么样

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。宁波smt行业3DAOI测试原理

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。 宁波smt行业3DAOI测试原理

宁波轻蜓视觉科技有限公司在机械及行业设备这一领域倾注了无限的热忱和激情,宁波轻蜓视觉科技一直以客户为中心、为客户创造价值的理念、以品质、服务来赢得市场,衷心希望能与社会各界合作,共创成功,共创辉煌。相关业务欢迎垂询。

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