标签： DIP AOI

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。

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。

随着电子产品的品质要求越来越高，其产品元器件趋于多样化，产线换线越来越多得情况下，采用人工检视的难度增大、效率下降，采用灵智通波峰焊AOI自动检测设备代替检测工人优势非常大。而D系列波峰焊AOI和插件AOI这类高效自动检测设备的出现也完美迎合了客户需求，在市场上收获良好的口碑了。

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

DIP炉前插件AOI 就是检查缺件，错件，歪斜．极性反，多件、方向等等，一句话．就是除了焊点的形状外的全部故障。

DIP在线插件AOI光学检测设备D-131，突破传统对“AOI应用在SMT”的认知，率先应用在DIP/THT产线上，替代人工目检，放置在波峰焊前，管控手工插件后的品质缺陷，有效地将如“电容反向、色环电阻方向、错料、漏插”字符等不良卡控在焊接之前，通过声音和光标提醒人员及时修正，节省返修成本，减少不良产品流入市场。

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。

新一代智能插件AOI，采用卷积神经网络、先进深度学习模型，计算机视觉、图形图像处理等技术，解决AOI 编程复杂、误报多的行业痛点，提供插件炉前错、漏、反、多、歪斜等缺陷检测方案。其具有无需设置参数、软件辅助极速建模、无需专业操作人员，支持器件局部检测等中心优势

DIP插件AOI D 系列，不同于现在传统的AOI算法，率先应用在DIP/THT，替代人工目检，可放在波峰焊前，管控手工插件后的品质缺陷，有效地将如“电容反向、色环电阻错料、漏插”等不良卡控在焊接之前，通过声音和光标提醒人员及时修正，节省返修成本，减少不良产品流入市场。

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。

近年来，针对插件AOI也开始渐渐在市场显现。由于插件器件远较于SMT贴片要复杂，尤其是一些手插部件，东倒西歪的不少，轻微的倾斜就可能引起传统AOI软件算法的误判；并且插件的高低层次不一，拍照难度增大。

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

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

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。

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。

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。

SMT生产的大部分缺陷分别产生于锡膏印刷和回流焊两道工序，在这两道工序中一般都会配上3DSPI和2DAOI、3DAOI.