目前，越来越多的客户想获取3D检验技术，特别是能够测量组件高度的技术。以前，检测缺陷都是基于2D技术，但现在已经转向3D了。3D已经成为这个行业的标准。那用户转向3D的关键因素是什么？关键因素是误报率、漏报率和生产力。与3D检测技术相比，2D检测的这些参数差距很大。因此，很多客户在评估3DAOI系统时，将其性能与现有的2D系统进行比较后，都会选择3D检测技术。所以3D技术比起2D技术才是现代社会的发展趋势。所以，3DAOI也逐渐成为了发展趋势。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。国产3DAOI
Prisma3DAOI，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。作为2DAOI技术的一种升级，可以检测2D无法检测的缺陷，代替人工，提高效率。现在Prisma3DAOI发展迅速，成为很多SMT工厂的检测设备优先。Prisma3DAOI当自动检测时，机器通过投影仪对pcb检测区进行投影，通过视觉算法形成3D立体数据。这些数据，可以测量高度，距离。拟合形成的图像，可以直观检查出PCB上缺陷，并通过显示器或自动标志把缺陷显示/标示出来，供维修人员修整。江苏3DAOIPrisma 3D AOI十分关注效率，采用高效的编程方式与检测算法。
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。
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。 中国3D AOI生产技术的发展，在国际市场上的竞争力逐渐增强。
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。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。重庆ai3DAOI测试原理
3D AOI行业通常处于更高级的水平。国产3DAOI
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。 国产3DAOI
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