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。
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。河南smt行业3DAOI测试
随着电子组装向更高密度、更小尺寸的PCBA混合技术的纵深发展,为减少进入下步工序的缺陷电路板的数量,2D AOI系统也越来越不能满足生产的需求。目前,不论是信息产业、电子产业及汽车产业,对电子产品的检测具有减少编程时间、降低误报率以及降低人工成本的要求,进而促进立体3D AOI的影像技术的发展。
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。 扬州检测设备3DAOI好不好用多年以来,AOI默默无闻发挥着“查错除错”的作用。
在一条生产线上同时使用2D和3D检测系统是否有意义?答案是是的,因为2D和3D技术还有另外一个关键的区别。2D技术只能发现缺陷。通常,使用2D技术的用户只关注发现缺陷,而没有注意到误报。然而,3D完全不同,3D技术是测量尺寸,而不单单是检测缺陷。用3D可以测量高度获得数据,并且根据该数据设置公差。超出这个公差意味着有缺陷,在公差范围之内则是合格。所以,我们有不合格产品的测量数据,这是3DAOI的关键优势。我们可以利用这些测量数据。这是非常有用的大数据,其中包括产量信息和偏移量等等。通过这些测量数据,您可以优化和改进工艺,达到非常高的生产力。这是3DAOI的关键因素。
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。中国3D AOI生产技术的发展,在国际市场上的竞争力逐渐增强。
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。AOI自动检测设备来代替检测工人已是行业必然趋势。湖北进口3DAOI厂家在线咨询
Prisma 3D通过CoaXPress相机高速影像处理,自动检测锡珠,多件,异物,不须变更程序。河南smt行业3DAOI测试
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。
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宁波轻蜓视觉科技有限公司是一家专业从事“视觉检测”的公司。自成立以来,我们坚持以“诚信为本,稳健经营”的方针,勇于参与市场的良性竞争,使“轻蜓视觉, QTING VISION”等品牌拥有良好口碑。我们坚持“服务至上,用户至上”的原则,使宁波轻蜓视觉科技在机械及行业设备中赢得了众多的客户的信任,树立了良好的企业形象。 特别说明:本信息的图片和资料仅供参考,欢迎联系我们索取最准确的资料,谢谢!
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