3DAOI的检查优势改善操作性:通过3D高度信息让编程更加简单方便,编程时间大幅度缩短,节省限现场工程师的负担,降低人工成本。改善品质:可以准确捕捉元件引脚的浮翘不良,极高的检出率使产品的品质得到保障。改善效率:在2D检查的基础上增加强大的3D检查功能让检查流程更顺畅。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,提取结果会受到干扰。而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,白色基板上的元件通过3D可以轻而易举的进行提取,3D高度可以轻松检查2D难以识别的极性标记。2D AOI系统也越来越不能满足生产的需求。四川国产3DAOI测试
AOI检测又称自动光学检测技术,也称为机器视觉检测技术或自动视觉检测,是基于光学原理来对焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的设备。AOI原理与贴片机和印刷机所用的视觉系统的原理相同,通常采用设计规则检验(DesignRuleChecking,DRC)和图形识别两种方法。DRC法按照一些给定的规则(如所有连线应以焊点为端点,所有引线宽度不小于0.127mm,所有引线之间的间隔不小于0.102mm等)检査电路图形。目前市面上,3D AOI得到了大家的普遍认可。重庆光学检测3DAOI自动光学检测仪优越的3D检查功能,超越传统2DAOI的瑕疵检测能力以及降低误判率。
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。
学习型图像对比AOI技术:这类AOI检测技术在程序编制完成后,要进行一段时间的学习预测,这样程序自动寻找待测物的变化规律,从而建立待测物的标准的数学模型,这一过程往往需要2个小时以上才能完成。缺点:在学习过程中,如果将有缺陷的待测无学习到程序里去了。那么该类待测物将被视为良品,从而无法检测出不良品。统计外形建模AOI技术:统计外形建模法师采用学习统计的方法,从而发现被检测物的规律,来建成一个标准的数学模型,来实现检测的目的。这种方法的缺陷在于统计学习的过程中,人的干扰因素太多,因而存在一定的不确定因素,影响检测的质量。用3D可以通过测量获得数据,并根据该数据设置公差。只要超出这个公差那就说明有缺陷,在范围内则为合格。
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。
缜密的逻辑设计,确保操作员不会漏过AOI检测到的不良。宁波3DAOI摩尔纹
3D AOI行业通常处于更高级的水平。四川国产3DAOI测试
3DAOI原理也基本基于此,但3D技术加载了摩尔条纹光和多段彩色照明系统,更加有效的检测普通2DAOI难以检测的虚焊、假焊、BGA翘起、引脚翘起等。传统的AOI较大的缺点是有些灰阶或是阴影明暗不是很明显的地方,例如IC引脚下的假焊、虚焊、屏蔽盖下方的焊接、BGA底部的虚焊、假焊等。这些控制难点是比较容易出现误判的情况,这些或许可以使用严格的控制限来判断,但又会出现不同的误判情况,给生产品控带来不小的难度。下面我们就一些关键词语做一些解释。四川国产3DAOI测试
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