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優勢大部分電子產品的發展方向都在向著小型化前進，電路板也越來越來精密化，單靠人工目檢SMT包工包料的板子難度越來越來大，長時間檢查還容易產生用眼疲勞，產生漏檢。AOI系統中的另一個重要環節是圖像處理/分析軟件，軟件需要支持高速實時圖像處理（與圖像采集速度一致）功能，并且可以與存儲的標準圖像做比對。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。

優勢大部分電子產品的發展方向都在向著小型化前進，電路板也越來越來精密化，單靠人工目檢SMT包工包料的板子難度越來越來大，長時間檢查還容易產生用眼疲勞，產生漏檢。統計模式匹配。這種方式利用統計學方式，結合模式匹配，通過與已經存儲的PCB組件圖像信息做匹配，同時也會智能分析所有產品組件信息。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。

AOI系統中的另一個重要環節是圖像處理/分析軟件，軟件需要支持高速實時圖像處理（與圖像采集速度一致）功能，并且可以與存儲的標準圖像做比對。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。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。

AOI檢測行業中游按照檢測方式可以分為在線AOI檢測設備和離線AOI檢測設備;下游按照應用領域的不同可以分為PCB電路板行業、FPD平板顯示器行業以及半導體行業。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。模式匹配方式。在這種方式中，AOI系統中會存儲無缺陷以及多種有缺陷的PCB組件圖像信息，所有檢測時所采集的圖像與這些組件信息做匹配，然后判斷是否合格。