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。3D AOI，自动光学检测，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。苏州全自动3DAOI评测
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。
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。当自动检测到时，机器会通过相机自动扫描PCB，收集图像，并将测试的焊点与数据库中的合格参数进行比较。图像处理后，检查PCB上的缺陷，并通过显示屏或自动标记显示/标记缺陷。 成都离线3DAOI测试多年以来，AOI默默无闻发挥着“查错除错”的作用。
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。
我们都知道，AOI是可以检测产品品质的一种设备，既可以节省大量人力还可以提高工作效率，是很多厂家都较为喜欢的设备。那性能这么好的AOI为何还需人工目检呢？AOI在线检测大幅提高产线的产能，可替代大量人工目检，节省人工和提高直通率以及降低误判率，但是有些元件比较高或引脚比较高，那么就会出现阴影或者局部暗部，AOI是光学检测，一般这些比较难以照射到，因此可能会出现死角，那么就需要在AOI后设置一个目检岗位，尽量减少不良产品。只不过放置了AOI，后面人工目检可设置1-2个工作卡位即可。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。
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。 3D AOI是新兴的测试技术，但发展迅速。苏州ai3DAOI检测软件
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。苏州全自动3DAOI评测
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。苏州全自动3DAOI评测
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