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。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。检测设备3DAOI好不好用
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。湖南进口3DAOI摩尔纹随着中国3D AOI生产技术的发展，它们在市场上的竞争力逐渐增强。
3DAOI和现在的2DAOI相比，优势明显，3DAOI不只是提高了产品的品质，在编程应用方面也**提高了效率。简单来说，3DAOI改善了操作性，通过3D高度信息让编程更简单更方便，使得编程时间大程度缩短，节省现场工程师的负担，降低人工成本；它还可以准确捕捉任何元件引脚的浮翘不良，它极高的检出率使产品的品质得到保障；而且3DAOI和2DAOI相比，只有3DAOI才能实现各种检查方式，因为它在2DAOI检查的基础上增加了强大的3D功能，让检查流程更顺畅。所以3DAOI在现代社会中使用率较高，深受各种厂商的青睐。
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。Prisma 3D全部查出虚焊、浮高、翘脚 零件翘起、爬锡高度。
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。
轻蜓视觉将会持续探索深度学习算法，为更多用户创造实际意义上的价值和收益。连云港3DAOI评测
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。检测设备3DAOI好不好用
3DAOI是新兴的测试技术，但发展迅速。许多制造商已经引入了AOI检测设备。3DAOI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。
宁波轻蜓视觉科技专注于AOI自动光学检测系统的研发、生产与销售。产品包括在线AOI、3D AOI、晶圆外观检测机等等，产品设备具有高检出、低误报的特性。并且轻蜓很早开始使用Prisma AI技术，将人工智能图像学引入SMT检测行业。成为AI工业化的***一员。 检测设备3DAOI好不好用
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