标签： DIP炉后AOI

近年来，AOI视觉设备代替检测工人在DIP插件领域的趋势日渐明显。DIP炉前插件AOI可以防止错件提高良率，DIP炉后AOI检测自动修补焊点可以节省人力，品质，且状态稳定无需休息，可极大节约成本，提升维修效率。正因此，越来越多DIP生产线开始运用AOI来检测元件和焊点。

但是随着电子产品小型化及低能耗化的市场需求越来越旺盛，电子元器件向小型化发展步伐也越来越快。 此外人容易疲劳和受情绪影响，相对于人工目检而言，AOI具有更高的稳定性、可重复性和更高的精准度。因此，机器取代人工是的必然趋势。

从第一代产品到第三代，该产品不断迭代，在同规格系列产品中软件升级，体积更小，帮助工厂节省厂房空间；同时，在同规格系列中能处理全行业最大的PCB板。伴随着工厂对工艺日益极致的要求，操作更简单、误判率更低，搭载深度学习网络神经算法的智能检测AOI成为了工厂标配。目前，D510波峰焊AOI系列D510已服务许多工厂生产线。

DIP波峰焊AOI B510系列通过高精度彩色工业相机抓取板卡图像，深度学习神经网络模型，通过训练海量PCBA缺陷数据，能够兼容焊点的形态变化、自动识别器件/焊点位置与缺陷类型。

双面检查AOI D610系列，全球首款不用设置参数的AOI,强大的检出能力，通过上下两个高精度相机，对同一块板卡移动拍 照，采用神经网路深度学习算法，一键智能搜索，智能辅助编程，智能判定元器件不良和焊锡不良。

D-11系列在线式DIP炉前插件AOI 采用卷积神经网络、先进深度学习模型、计算机视觉、图形图像处理等算法，检测电子电路板上插件元器件的缺件、多件、偏移、反向、错件、浮高、OCV(文字识别）、可支持测试色环电阻错料。本AOI检测直插件可应用于波峰焊炉前或炉后。本AOI是落地式嵌入产线安装，无需改动流水线，快速便捷。

DIP插件加工,我们DIP插件加工的制程能力,插件AOI进行元器件错漏反的检测，严格控制DIP直通率；波峰焊AOI进行焊点检查，严格控制品质

电子插件制造工艺对于产品的质量要求十分严格，对于高达数百种乃至上千种的电子插件制造过程来说，哪怕是高1%的产品…

近年来，AOI成为了SMT表面贴装及THT通孔DIP插件焊接，三防漆Coating等工艺段的智能检测设备中增长最快的设备；随着我国人工成本逐年增长，在传统PCBA电路板生产过程中，PCBA检测依靠人力，不仅对作业人员要求高，人工操作的标准也不统一。

新一代AI波峰焊炉前/炉后检测设备AIVS-D，突破传统对“AOI应用在SMT”的应用，率先应用在DIP/THT，放置在波峰焊前和炉后，管控手工插件后插件元件的错漏反和焊点等

与同类解决方案对比，迈思泰克DIP波峰焊AOI搭载着自主研发的深度学习神经网络模型，该模型是迈思泰克集合了多个成功落地经验及海量缺陷数据，训练出的可兼容焊点形态变化、高泛化模型，能切实解决传统AOI在编程/调试时间过长、误判过高、因人而异的操作结果等核心痛点。

因为THT器件仍然在敏感区域使用，尤其是在电力电气应用领域，这个时候很有必要在炉前放一台插件AOI检查元件错漏反等，炉后放一台波峰焊AOI检查焊点好坏，少锡，多锡，连锡，未出脚，虚焊等。

灵智通Lingtest DIP炉前插件AOI和炉后波峰焊AOI，产品基于AI+大数据开发，针对于PCBA （DIP手插件）工艺流程的使用，帮助客户解决两大困扰问题：操作复杂，编程时间长、误报率高的痛点，吸引了许多国内外客户的关注。

伴随AI技术的迅速发展，也给AOI检测行业带来了技术革新的契机。传统AOI检测与AI 智能AOI辨识的差异，在于是否可针对未知瑕疵进行判定，传统AOI检测设备只能以设定好的参数标准为基准进行判断，也就是逻辑性的思考，需要先定义瑕疵的样本，再透过样本进行检测

AI智能DIP炉前插件AOI基于机器视觉的高精度PCB在线缺陷检测设备。该设备采用基于神经网络的深度学习算法，进行数百万次训练，持续不断将客户端收集到的正负样本数据传输到服务器进行再学习，提升设备检测效率和精度。

根据成像方法的不同，AOI又可分为三维3DAOI和二维（2D）AOI，3DAOI 主要用于物体外形几何参数的测量、零件分组、定位、识别、机器人引导等场合； 2D AOI主要用于产品外观（色彩、缺陷等）检测、不同物体或外观分类、良疵品检测与分类等场合。按使用情景来分为贴片AOI和插件AOI.插件AOI分为DIP炉前AOI和DIP波峰焊后AOI两种。

我们DIP加工的制程能力,AI插件机和异型插件机实现自动化插件,插件AOI进行元器件错漏反的检测，严格控制DIP直通率

随着智能家居，汽车电子，各种电源产品，电力设备等需求爆发，电子行业迎来了发展的新机遇。与此同时，DIP段AOI检测面临的光学检测难题亟待解决。传统的AOI自动光学检测设备普遍存在编程步骤复杂、耗时长、检出率不足、误报率高等痛点，电子厂迫切需要更高效的光学检测方案。

当前，我国正坚定不移走自动化智能制造的道路上，取得众多优异的成果。DIP插件段伴随着设备低端、劳动力成本高以及疫情常态化等一系列问题，正逐渐挤压制造业的利润空间和产品品质，为了提高效率和品质，纷纷引进DIP炉前插件AOI和炉后波峰焊AOI等全智能补锡方案来提升产线自动化。

近年来，AOI视觉设备代替检测工人在DIP插件领域的趋势日渐明显。DIP炉前AOI可以防止错件提高良率，波峰焊AOI至少可以代替1-2人的工作量，且状态稳定无需休息，可极大节约人工成本，提升维修效率。

DIP插件工艺是在SMT贴片工艺之后，是PCBA工艺中的一部分，DIP插件是指不能被机器贴装的大尺寸元器件，而需经过手工插件或用AI插件机插件，之后再通过波峰焊进行焊接，最终产品成型。

与传统的AOI自动光学检测设备相比，迈思泰克D系列DIP插件AOI极速编程有效解决了编程时间长的问题、深度学习算法解决了误报率高检出率低两大传统算法痛点。

DIP炉前插件AOI可以防止错件减少返工,波峰焊AOI看焊点至少可以代替1-2人的工作量,且状态稳定无需休息,可极大节约人工成本,提升维修效率。

DIP炉后检测PCBA焊点，缺陷种类多，形态复杂，传统AOI算法难以兼容焊点的多形态特征，误判率很高，这大大增加了操作员复判的工作量，也容易造成操作员疲劳，随之增加漏检风险。波峰焊前、后分别架设爱为智视炉前AOI和波峰焊AOI，解决品质管控问题,适合产品:TV主板、PC主板、电源板、工控板、小家电、服务器等PCBA。

当前的传统的DIP焊点检测AOI具体称之为DIP炉后AOI或波峰焊AOI与修补技术及产线设备已无法满足企业生产需求，DIP焊点AOI检修的两大“致命性”问题日趋明显：

1、做程序负责繁琐速度慢，导致很多客户在使用波峰焊AOI过程中，板已经开始生产

DIP炉前插件AOI和DIP炉后波峰焊AOI,让我觉得最省心的一点就是它的极速编程，就算是没有AOI基础的普通员工也可以很快上手。它应用了卷神经深度学习算法，编程简单，炉前插件AOI可以自动一键搜索给器件动画框即辅助建模，无需设置参数，让编程时间缩短了不少，也让工人操作起来更好上手。

炉前插件AOI检测系统适用于PCBA生产的在线炉前插件AOI缺陷检测，包括错插、漏件、极反、多插等问题。产品特点：

众所周知，虚焊会导致产品的性能不稳定。尤其困扰的是，不象其他种类的不良，虚焊甚至不能被后续的ICT和FT测试所发现，从而导致有问题的产品流向市场，甚至使品牌和信誉蒙受巨大损失。

迈思泰克致力于做最好用的DIP插件AOI。研发技术人员占比70%，专注于人工智能、视觉领域10余年，并取得了重大突破，用AI赋能工业检测，将深度学习算法应用到AOI，为企业提供低误报、易编程、高检出的光学检测方案。

最近导入波峰焊炉前炉后AOI检查设备，客户要求越来越严，员工的不稳定性，培训周期。炉前检查错漏反，多插，少插等不良和炉后AOI检查焊点不良

AOI发展趋势有传统编程慢误报高检出率低向人工智能AI AOI方向发展，极速编程，误报低，检出率高。

插件AOI特色检查功能包括字符检查，铁片检查，电线的检测，三极管，晶振，蜂鸣器等检测

本视觉AOI系统采用的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。

在各种检查和测试方法中，视觉检查方法是最普通和低成本的，但非常依靠操作员的。X射线方法成本高、速度慢，能力有限。自动光学检查(AOI)速度较快但对技术员有要求。在线测试(ICT, in-circuit test)和功能测试有时也作检查工具使用，但其能力也是有限的。

dip自动化补焊系统，AOI可快速准确检测出PCB短路、少锡、虚焊、锡洞等缺陷，并对PCB缺陷自动定位,快速分类,全自动维修机可快速维修焊点，完全不需人工干预，真正做到解放双眼解放双手，有效帮助DIP波峰焊生产实现更高的自动化、提升品质、提高效率、降低成本。