很多公司普通AOI設(shè)備檢測虛焊是完全沒有有把握，普通AOI是靠光源來檢測的，光源只能從上往下檢測，所以有些元件虛焊是沒法100%檢測出的。人工肉眼拿著板子看，未必能看清楚虛焊的零件是否虛焊，外觀上很難判別，何況AOI只是通過光照發(fā)現(xiàn)異常的，更加不能完全發(fā)現(xiàn)缺陷。

保證產(chǎn)品質(zhì)量，降低勞動(dòng)力成本，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。非接觸測量，不會(huì)損壞和刮劃PCB板。機(jī)器視覺檢測技術(shù)可以完成以往所不能完成的任務(wù)：比如在一些微型的管角的處理時(shí)，傳統(tǒng)的方式往往不能勝任，而AOI能實(shí)現(xiàn)檢測。

AOI檢測屬于工業(yè)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈中視覺檢測設(shè)備的一部分。常州smt行業(yè)3DAOI好不好用

AOI檢測又稱自動(dòng)光學(xué)檢測技術(shù)，也稱為機(jī)器視覺檢測技術(shù)或自動(dòng)視覺檢測，是基于光學(xué)原理來對焊接生產(chǎn)中遇到的常見缺陷進(jìn)行檢測的設(shè)備。AOI原理與貼片機(jī)和印刷機(jī)所用的視覺系統(tǒng)的原理相同，通常采用設(shè)計(jì)規(guī)則檢驗(yàn)（DesignRuleChecking，DRC）和圖形識(shí)別兩種方法。DRC法按照一些給定的規(guī)則（如所有連線應(yīng)以焊點(diǎn)為端點(diǎn)，所有引線寬度不小于0.127mm，所有引線之間的間隔不小于0.102mm等）檢査電路圖形。目前市面上，3D AOI得到了大家的普遍認(rèn)可。全自動(dòng)3DAOI檢測軟件3D aoi有效克服了單一檢測方法的缺陷。

Prisma3DAOI，自動(dòng)光學(xué)檢測，基于光學(xué)原理來對焊接生產(chǎn)中遇到的常見缺陷進(jìn)行檢測的設(shè)備。作為2DAOI技術(shù)的一種升級(jí)，可以檢測2D無法檢測的缺陷，代替人工，提高效率?，F(xiàn)在Prisma3DAOI發(fā)展迅速，成為很多SMT工廠的檢測設(shè)備優(yōu)先。Prisma3DAOI當(dāng)自動(dòng)檢測時(shí)，機(jī)器通過投影儀對pcb檢測區(qū)進(jìn)行投影，通過視覺算法形成3D立體數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)，可以測量高度，距離。擬合形成的圖像，可以直觀檢查出PCB上缺陷，并通過顯示器或自動(dòng)標(biāo)志把缺陷顯示/標(biāo)示出來，供維修人員修整。

PCB 生產(chǎn)過程中的涉及蝕刻、壓膜、鉆孔等多個(gè)環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)均可能出現(xiàn)瑕疵，因而 PCB 生產(chǎn)過程中的質(zhì)量檢測成為影響 PCB 質(zhì)量的關(guān)鍵因素之一。隨著機(jī)器視覺技術(shù)的逐步發(fā)展，國內(nèi)外學(xué)術(shù)界及企業(yè)逐漸將機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用于 PCB 生產(chǎn)過程中的檢測環(huán)節(jié)，逐步催生了 PCB 自動(dòng)光學(xué)檢測行業(yè)的發(fā)展。

國外在 PCB 自動(dòng)光學(xué)檢測技術(shù)方面的研究較早，首先在歐美、以色列以及日本等一些國家展開探索，結(jié)合數(shù)字圖像處理理論和光學(xué)理論，利用智能采集設(shè)備獲取待測 PCB 板圖像信息，并借助終端處理設(shè)備對采集到的 PCB 圖像進(jìn)行一系列復(fù)雜的數(shù)學(xué)建模和矩陣運(yùn)算，研發(fā)出了一系列能夠取代傳統(tǒng)檢測方法的智能檢測技術(shù)和設(shè)備，使得效率和精度都得到了提高。常見的缺陷檢測方法包括標(biāo)準(zhǔn)比對法、原則校驗(yàn)法和混合法，之后的技術(shù)發(fā)展主要圍繞上述三種方法展開。Prisma 3D由于測試高度的精確性（0.4um），在汽車電子，MINI LED芯片測試，都運(yùn)用。

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用3D可以通過測量獲得數(shù)據(jù)，并根據(jù)該數(shù)據(jù)設(shè)置公差。只要超出這個(gè)公差那就說明有缺陷，在范圍內(nèi)則為合格。常州smt行業(yè)3DAOI好不好用

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輕蜓視覺使用的AI視覺檢測設(shè)備采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學(xué)習(xí)（deeplearning）的算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)充足時(shí)有穩(wěn)定的表現(xiàn)。針對本系統(tǒng)所處理的大規(guī)模圖像分類問題，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將用于提取圖像的判別特征，再通過分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。

輕蜓視覺產(chǎn)品用于航空、航天、汽車電子、智能手機(jī)、平板電腦、家電、工業(yè)控制及LED等各個(gè)行業(yè)，穩(wěn)定的產(chǎn)品性能，獲得了眾多客戶的好評。常州smt行業(yè)3DAOI好不好用

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