武汉ai3DAOI测试原理

时间:2022年04月11日 来源:

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。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。武汉ai3DAOI测试原理

武汉ai3DAOI测试原理,3DAOI

AOI是自动光学检测仪,一般放置在回流焊后面,检测焊接的品质问题,但是有些产品也需要在多功能贴片机前放置(比如有屏蔽盖类的电子产品主板),AOI的主要作用就是检查焊接的品质,比如是否连桥、立碑、多锡、少锡、葡萄球等焊接问题,那么AOI在贴片加工产线上的检测原理与优势有哪些呢?AOI检测的优势非常明显,随着电子产品体积越来越小,相应的电路板也越来越小,电子元件也越来越小和集成化,人工检测目检难度越来越大,同时机器在线检测的速度非常快,可以大程度的提高产能,并且随着人工越来越贵、人员检测易产生用眼疲劳,出现漏检、错检的概率随之会更多,因此从生产效率、降低成本两方面考虑,AOI检测的优势相比人工会更大。杭州双面3DAOI比2d的优势3DAOI通过3D高度信息让编程更加简单方便,编程时间大程度缩短,节省限现场工程师的负担,降低人工成本。

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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。


而电路板复杂性的增加也意味着现在人工检查不是一个可行的选择。即使这是一种公认的方法,但是目前来讲,人工检测并不是特别有效,检查员很快受疲劳和主管因素影响,很容易出现错误的检查。随着市场对产品的需求量越来越大,为了保证产品的高质量,需要非常快速、非常可靠和快速的方法将高质量的产品推向市场。自动化光学检测是集成电子测试策略中必不可少的工具,通过在生产线早期检测故障,确保成本尽可能低。

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。 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;

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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。 3D AOI实现智能识别搜索,深度学习算法,基于大数据训练智能模型,一键查找已训练器件。安徽双面3DAOIi能检验出虚焊吗

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。武汉ai3DAOI测试原理

据数据分析,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,可极大节约人工成本,提升检测效率。由此可见,面对电子制造工业常态化转型升级,使用状态稳定、可适应大规模生产的AOI自动检测设备来代替检测工人已是行业必然趋势。

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。


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