常州3DAOI测试原理

时间:2023年08月03日 来源:

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,尤其是人力成本和检测效率短时期难以突破。

2D技术难以检测的微型结构元件,如QFN、LGA,且具高可靠性品质要求,轻蜓视觉Prisma 3D AOI,精度高,而且支持大范围板材。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。

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。常州3DAOI测试原理

常州3DAOI测试原理,3DAOI

3DAOI其实就是可以检测产品质量的设备,简单来说,3DAOI特点概要如下:1.节省人力,降低人工成本;2.增加生产效率,提高生产产能;3.统一检测标准,不因线别不同而有差异;4.及时回馈、统计生产问题点;5.收集检测数据,提供制程分析,加强制程能力;6.提高入库良品率。虽然AOI检测相对于人工检查具有非常大的优势,但AOI检测不一定是全能的,也会有技术盲点出现,从而产生误判(尤其是高低较大的元件),因此还需要人工随机目检。常州3DAOI测试原理和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。

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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。

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在smt中已非常普遍,但是仍然不能全部解决缺陷检测问题,许多厂仍然保留着数量庞大的人工目检团队。

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AOI是自动光学检测机,英文(AutoOpticalInspection)的简称,AOI一般用于检测焊接的品质,减少人工,提升整线的产能效率和直通率。炉前AOI主要是放置在多功能贴片机前,因为现在很多通讯录产品都会加屏蔽罩,那么只能在炉前AOI先检测屏蔽罩下的元件贴装品质,再由多功能机贴屏蔽罩,如果是焊接后再检查,那么炉后AOI就无法检测屏蔽罩下的元件焊接品质。大部分贴片加工厂都是炉后AOI,主要检查焊接的品质,刷选出焊接不良,以免组装包装出货后出问题,那么返工会更费时费力。AOI检测属于工业机器视觉产业链中视觉检测设备的一部分。扬州用途3DAOI检测软件

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检测的可靠性较高人工目检始终有其局限性,而AOI检测技术测试则避免了这方面的不利因素,能保持较好的可靠性。保证产品质量,降低劳动力成本,提高劳动生产率。非接触测量,不会损坏和刮划PCB板。机器视觉检测技术可以完成以往所不能完成的任务:比如在一些微型的管角的处理时,传统的方式往往不能胜任,而AOI能实现检测。

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。 常州3DAOI测试原理

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