中国的3DAOI行业已发展为具有一定研究和生产能力的全国性地位，目前行业产品结构已逐步改善。中国已成为3DAOI的国际大消费国，但生产某些低端产品的技术相对落后。尽管新的生产线正在增加，但**产品仍依赖进口。
当前，由于***的性能和市场需求，线上3D AOI设备正在占领市场。 3D AOI设备市场主要由汽车和消费电子产品的需求驱动；通信，航空航天和汽车领域等其他终端市场在未来将扮演越来越重要的角色。
轻蜓视觉开发的3D AOI可完全替代人工，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、 IC脚虚焊、异物、零件翘起、BGA翘起、爬锡等，帮助厂商提高生产效率，增加产能。
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。连云港检测3DAOI摩尔纹
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。湖南检测3DAOI厂家在线咨询AOI检测广泛应用于PCB印制电路板、平板显示和半导体等电子元器件领域。
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。
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。超过90%程序可离线操作。
随着现代科技发展加快，我国检测设备已逐步走向自动化。2DAOI和3D-AOI技术区别在于，2DAOI只能检查缺陷，3D-AOI完全不同，3DAOI技术是通过测量尺寸高度来判断缺陷。用3DAOI可以测量元件高度，根据该高度设置公差,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。优化和改进工艺，从而达到非常低误报的检测力。3DAOI技术在现代社会中也普遍被使用。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。无锡进口3DAOI摩尔纹
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。连云港检测3DAOI摩尔纹
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。连云港检测3DAOI摩尔纹
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