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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。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。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。CoaXPress圖像采集卡正是憑借著高速、高帶寬的特點，而正在逐漸被廣大廠商接受及采用的。

國內目前配備了AOI檢測設備的電子制造企業絕多數也只在爐后配備一臺進行全檢，而按照國際經驗，每條生產線至少要配置三臺AOI檢測設備放置在生產線不同測試工位，包括錫焊后檢驗，貼片后檢驗以及回流焊后整體檢驗。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。AOI檢測行業經歷了十余年的發展已經基本形成了較為成熟的產業鏈條。AOI檢測行業上游主要分為原材料及電子組件，其中原材料為制造AOI檢測設備所必需的金屬材料、塑料材料、橡膠材料等基礎原材料;

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。