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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。

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。模板匹配（或母版比對）方式。這種方式預先采集一塊標準產品（無缺陷）的圖像并確定為參考圖像，后續所有檢測時所采集的圖像，都需要與這個參考圖像做比較。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。

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。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。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。

自動光學檢測技術，也稱為機器視覺檢測技術或自動視覺檢測技術。AOI技術整體包括多光源照明、高速數字攝像機、高速線性電機、精細機械傳動結構和圖形處理軟件等部分。經過軟件處理與數據庫中合格的參數進行歸納比較，判別元器件及其特征是否合格，然后得出檢測定論，如元器件有缺失、橋連或許焊點質量等問題。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。