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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。

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。

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。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。

目前在中國應用廣的是PCB行業，FPD行業及半導體行業應用率較高但市場規模相對較小，分別占據AOI總市場規模的63.9%、15.6%以及13.7%。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。及時回饋、統計生產問題點;收集檢測數據，提供制程分析，加強制程能力;提高入庫良品率。