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。轻蜓视觉开发的3D AOI可替代人工,能够检测出PCBA版里元器件的高度、位置、多锡、少锡、漏焊、双芯片。陕西在线3DAOI
以前,制造商总说检测不会增加价值。但是现在越来越多的人在电子装配线上安装检测系统,这是为什么呢?主要的变化是元件的尺寸和密度。以前,元件更大,所以检测可以由操作工完成,这没有任何问题。然而,元件尺寸现在已经变得越来越小,并且变得更加密集。控制生产是非常困难的,因此缺陷也难以控制,所以才必须使用自动检测系统。然而,这也导致了另一个问题。如果设备不够精确,会导致很多的误报,因此操作工还是必须检测是误报还是真正的有缺陷。对于客户而言,这意味着更高的成本和更多的人工。只是因为你使用自动光学检测系统并不意味着你的检测效果好。您需要使用精确的设备来节省成本。所以3DAOI的出现使得效率也大程度提高。常州智能3DAOI摩尔纹在劳动密集型的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。
Prisma3D全部查出虚焊、浮高、翘脚零件翘起、爬锡高度。可以与MES系统无缝连接。拥有2500万/1500万像素相机,4组数字蓝色摩尔条纹光9段彩色同轴照明光,3D和2D检测模式灵活切换。
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。
轻蜓视觉产品***用于航空、航天、汽车电子、智能手机、平板电脑、家电、工业控制及LED等各个行业,稳定的产品性能,获得了众多客户的好评。
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。 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。
Prisma3DAOI,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。作为2DAOI技术的一种升级,可以检测2D无法检测的缺陷,代替人工,提高效率。现在Prisma3DAOI发展迅速,成为很多SMT工厂的检测设备优先。Prisma3DAOI当自动检测时,机器通过投影仪对pcb检测区进行投影,通过视觉算法形成3D立体数据。这些数据,可以测量高度,距离。拟合形成的图像,可以直观检查出PCB上缺陷,并通过显示器或自动标志把缺陷显示/标示出来,供维修人员修整。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。四川双面3DAOI比2d的优势
自动光学检测代替人工视觉,实现产品零部件制造质量在线高效自动检测和品质控制,得到诸多行业的青睐。陕西在线3DAOI
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。 陕西在线3DAOI
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