随着技术的发展，2D视觉检测手段已成为主流，Prisma 3D通过CoaXPress相机高速影像处理，自动检测锡珠,多件,异物，不须变更程序。多达21种光源选项,全涵盖零件瑕疵。RGBW光源，结合四方位多频数字条纹光.进行无阴影投影，具备全板2D+3D的光学检查功能。优越的3D检查功能,对于零件浮高,IC翘脚,空焊等焊点的检查,检查.超越传统2DAOI的瑕疵检测能力以及降低误判率。
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，图像算法的智能化也成为国外发展的重点，结合现代智能算法，对原有算法模型进行智能化改造，从而获取自适应更强和鲁棒性更好的检测方法成为发展趋势。 AOI在smt中已非常普遍，但是仍然不能全部解决缺陷检测问题，许多厂仍然保留着数量庞大的人工目检团队。南通离线3DAOI测试原理
3DAOI使编程更加简单，2D难以检查的白色基板、白色元件的极性等都可以轻松应对。3D等检查不在需要考虑基板，元器件颜色的色差干扰；3DAOI元件，引脚部分的翘起100%检出，提高产品品质；3DAOI利用高度新增了各种有效检查工具。所以，3DAOI和2DAOI的检查模式对比来说，3DAOI在所有检查项目中都可完胜所有的2D检查，特别是在浮翘检查方面，3DAOI具有2DAOI无法比拟的优势。相信在未来的道路上，3DAOI将逐渐成为发展趋势，从而替代了2DAOI。苏州离线3DAOI效果怎么样轻蜓视觉开发的3D AOI可替代人工，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。
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。
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。
3DAOI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。
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行业通常处于更高级的水平。浙江ai3DAOI好不好用
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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。南通离线3DAOI测试原理
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