如元件焊端有臟物或焊盤側(cè)的印制線有部分未完全進(jìn)行涂敷有部分露出來了，從而造成搜索不良等。并且檢測項(xiàng)目越多，可能造成的誤報也會稍多。此類誤報屬隨機(jī)誤報，無法消除。

基于此，AOI業(yè)界普遍存在一個共識，即AOI誤報不可避免，但可以減少。業(yè)界公認(rèn)的理想狀態(tài)下可接收誤測為3000PPM以內(nèi)，現(xiàn)在人工智能的發(fā)展，機(jī)器視覺已引入深度學(xué)習(xí)算法，將會減少AOI檢測誤判，后面我們再與大家一起交流人工智能新技術(shù)AOI設(shè)備，智能圖像分析技術(shù)的深度學(xué)習(xí)算法。

AOI通常是把貼片機(jī)編程完成后自動生成的TXT輔助文本文件轉(zhuǎn)換成所需格式的文件，從中AOI獲取位置號、元件系列號、X坐標(biāo)、Y坐標(biāo)、元件旋轉(zhuǎn)方向這5個參數(shù)，然后系統(tǒng)會自動產(chǎn)生電路的布局圖，確定各元件的位置參數(shù)及所需檢測的參數(shù)。完成后，再根據(jù)工藝要求對各元件的檢測參數(shù)進(jìn)行微調(diào)。

由于AOI基本上都采用了高度智能的軟件，所以并不需要操作人員具有豐富的專業(yè)知識即可進(jìn)行操作，易學(xué)、易用、檢測精度、效率是安悅電子AOI自動光學(xué)檢測儀的優(yōu)點(diǎn)。

軟件運(yùn)算法則很多，有灰度相關(guān)法（又叫灰度提取法）、邊緣識別法、固態(tài)建模法、統(tǒng)計外形建模法和Topological modeling等等。

灰度相關(guān)法的缺點(diǎn)在于受光線明暗度的影響較大，容易產(chǎn)生誤判。但隨著光源設(shè)計的日益完善，這一影響現(xiàn)在較小。

邊緣識別法的缺點(diǎn)在于被檢測物的邊緣往往不是一條標(biāo)準(zhǔn)的直線，只有通過降低像元尺寸來達(dá)到提高檢測效果的目的，但其效果也不十分理想。

如何評估和配置AOI系統(tǒng)：我們知道，目前的AOI分為離線式AOI和在線式AOI兩種。其實(shí)，具體用在線AOI還是離線AOI的必須要根據(jù)自身的實(shí)際情況去權(quán)衡；如果是小批量、多Model，轉(zhuǎn)線頻繁的廠家采用離線式AOI 是很好選擇，因?yàn)闄z測速度可以滿足1.5條高速貼片線的需要，且易搬動，可以靈活對應(yīng)對任何工序的檢查需要；在線式往往固定于某一工序檢查，一般應(yīng)用于長 期固定的品種檢測上面，這樣免去了程序調(diào)試的時間、提高了設(shè)備的使用率和穩(wěn)定性。