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隨著技術的發展，有些AOI方案商也會導入機器學習（Machina Learning）來提高產品的檢測精度與速度。機器學習可以不斷訓練AOI系統，并使AOI系統具備一定的智能化——AOI系統可以決定以前未知的產品缺陷是否為關鍵缺陷，并通知給現場工程師。 經過不斷的摸索與論證，此時糾正缺陷的成本遠遠低于終測試之后進行檢測的成本。AOI適合大多數工業生產環境，AOI系統主要由圖像采集單元（相機）、光源、系統主機等部分構成。現今工業生產環境可以通過適當的改建升級，來控制AOI所需的光源設置，而且整個系統對硬件的要求也不是非常苛刻。

經過不斷的摸索與論證，此時糾正缺陷的成本遠遠低于終測試之后進行檢測的成本。AOI適合大多數工業生產環境，AOI系統主要由圖像采集單元（相機）、光源、系統主機等部分構成。AOI技術可以在PCB完成元件焊接（例如SMT等）環節后、電氣測試之前使用，從而提高電氣處理或者功能測試階段的合格率。(1)、節省人力，降低人工成本;(2)、增加生產效率，提高生產產能;(3)、統一檢測標準，不因線別不同而有差異。

隨著人工成本越來越高，電子制造企業出于對產品質量和成本控制的需求，將加速AOI檢測設備替代人工的進程。在這種環境下，全球及中國自動光學檢測設備在未來幾年將經歷快速發展，同時隨著規模突破百億級別，市場競爭也日趨激烈。因此隨著行業的發展及AOI檢測設備自身具備的優勢，未來AOI檢測設備的裝備率會越來越高。隨著電子產品的小型化以及低能耗化，其產品元器件趨于微型化，組件在裝配過程中越來越不可能采用人工檢視的方式，必須采用自動檢測設備。如果比較結果小于標準閥值，則該圖像通過檢測；否則系統會判定該圖像為不合格，并將此部件轉移到其他區域，供后續維修或再檢測。