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。3DAOI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。湖南ai3DAOI
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。
湖南ai3DAOI3DAOI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。
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。
Prisma 3D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。 和3DAOI对比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，提取结果受到干扰。
随着基板，产品，元器件小型化，生产规模的扩大，人工成本增加等因素，SMT品质的保证从以往依赖于人工目检向在线自动化外观检查设备转变。外观检查机的需求量也随之呈现递增趋势,外观检查机的需求发生改变，从以往的桌上型向在线型过度，2D的检查设备也从装配激光扫描头的2.5D过度机型，向真正意义上的3DAOI转变。SMT检查机市场行情正在从2DAOI向3DAOI进行更新换代。相信未来，3DAOI将会成为发展趋势，也得到了更多厂商的认可和青睐。3DAOI线性激光扫描方式，使用镭射线性扫描，确保测量精度。在线3DAOI
多年以来，AOI默默无闻发挥着“查错除错”的作用。湖南ai3DAOI
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。湖南ai3DAOI
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宁波轻蜓视觉科技专注于AOI自动光学检测系统的研发、生产与销售。产品包括在线AOI、3D AOI...
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