连云港光学检测3DAOI比2d的优势

时间:2022年10月16日 来源:

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。 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。连云港光学检测3DAOI比2d的优势

AOI设备是如何检测元件的质量呢?人们判断一个物体的质量是否合格,总是要实现设定一个标准,如果达到标准则认为该对象为合格,如果达不到标准,则认为对象不合格。同样AOI判断一个元件是否OK,也设定一个规则,满足规则的就OK,不满足规则的就是NG。AOI针对不同的元件选用不同的规则,较常用的规则就是标准图像,就是事先给某个贴片指定一个标准图像,如果被检测贴片的图像和标准图像很相似,那么,我们认为这个贴片是OK的,如果不相似,则认为是NG的,在图像处理行业,我们称这种规则是图像比对或者说是模板匹配。另外,还有一些特定的规则,像指定IC之间不能桥接,这不是通过指定一个标准图像,而是个通过某种算法计算两IC之间是否有连接物的方法判断IC是否有桥接现象。浙江在线3DAOI效果怎么样Prisma 3D AOI使用的是4条纹光,对角条。可以四个方向打条纹光,防止高元件阴影遮蔽。

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。

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。


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。

谈起AOI技术的应用,大家一定都不陌生,业内很多人可能讲的头头是道,代替人工、提升效率等等,但是还是有一部分人对于3DAOI技术来讲还不太清楚,所以下面我们要来讲讲这两年市场兴起的3DAOI技术!普通的AOI技术现在国内很多大公司已经掌握的炉火纯青,如在这个行业实操很久的深圳振华兴科技,传统的AOI原理是根据元器件表面在特定光源下照片显示不同的颜色,亮度,机器按可定的规则对这些信息进行处理,筛选出不同的信息来判断缺陷。Prisma 3D AOI十分关注效率,采用高效的编程方式与检测算法。宁波3DAOI效果怎么样

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新设备进行检测。连云港光学检测3DAOI比2d的优势

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