四川智能3DAOI测试原理

AOI是自动光学检测仪的英文缩写，通常简称为AOI，AOI一般设置在回流焊后面，检测回流焊接的品质问题，AOI的误判率低，直通率高，操作编程简单，稳定性好，就是一台好的AOI，AOI现在在基本上在每个SMT贴片加工厂都有，是重要的检测工具。AOI检测仪通过高清CCD摄像头自动扫描PCBA产品，采集图像，将采集的测试检测点与数据库中的合格的参数进行比较，经过算法分析和图像处理，检查出产品上的缺陷，并通过显示器把缺陷显示/标示出来，供维修人员修整和SMT工程人员改善工艺。可以使的多台AOI机器使用同一维修站的可能性。四川智能3DAOI测试原理

中国的3DAOI行业已发展为具有一定研究和生产能力的全国性地位，目前行业产品结构已逐步改善。中国已成为3DAOI的国际大消费国，但生产某些低端产品的技术相对落后。尽管新的生产线正在增加，但**产品仍依赖进口。

当前，由于***的性能和市场需求，线上3D AOI设备正在占领市场。 3D AOI设备市场主要由汽车和消费电子产品的需求驱动；通信，航空航天和汽车领域等其他终端市场在未来将扮演越来越重要的角色。

轻蜓视觉开发的3D AOI可完全替代人工，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、 IC脚虚焊、异物、零件翘起、BGA翘起、爬锡等，帮助厂商提高生产效率，增加产能。

上海进口3DAOI检测软件和3DAOI对比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，提取结果受到干扰。

AOl具有元器件检验、PCB光板检査、焊后组件检查等功能。AOI检测系统进行组件检测的一般程序是：自动计数已装元器件的印制电路板，开始检验；检查印制电路板有引线的一面，以保证引线端排列和弯折适当；检査印制电路板正面是否有元器件缺漏、错误元器件、损伤元器件、元器件装接方向不当等；检査装接的IC及分立元器件的型号、方向和位置等；检查IC元器件上标记的印制质量检验等。一且AOI发现不良组件，系统向操作者发出信号，或触发执行机构自动取下不良组件。系统对缺陷进行分析，向主计算机提供缺陷类型和频数，对制造过程做必要的调整。AOI的检査效率与可靠性取决于所用软件的完善性。AOI还具有使用方便、调整较容易、不必为视觉系统算法编程等优点。

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。3D aoi 对PCB 制造水平和质量具有直接的推动作用。

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。AOI检测属于工业机器视觉产业链中视觉检测设备的一部分。南京全自动3DAOI评测

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；四川智能3DAOI测试原理

近年来，基于机器视觉的自动光学检测检测技术研究与设备开发在国内大学、科研机构和企业日益受到关注和重视，对我国 PCB 检测技术的发展和提升 PCB 制造水平和质量具有直接的推动作用。

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。AOI技术目前广泛应用于工业、农业、生物等行业，尤其在精密制造与组装行业，如手机、液晶面板、硅片、印制电路板等领域，

检测的可靠性较高人工目检始终有其局限性，而PCBA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。 四川智能3DAOI测试原理

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