隨著技術的發(fā)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(yè)生產環(huán)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?，F今工業(yè)生產環(huán)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?？量?。

產品同時基于RISC技術ActiveDMA 引擎技術，實現圖像采集CPU零占用率。Camera link圖像采集卡支持Camera linkGenICam協議，即使與多個相機程序軟件一起使用時，也可以保持極低的傳輸延遲?，F代化機器視覺系統中的圖像采集正朝著高速、低延遲的方向發(fā)展，這樣才能夠符合工業(yè)生產的需求。

SMT貼片打樣的生產中AOI檢測的工序：1、原理利用光學原理將設備上的攝像頭掃描板子采集圖像，然后采集到的SMT加工的焊點數據與機器數據庫的臺格數據進行比對，經過圖像處理，標記出PCBA焊接狀況。2、優(yōu)勢大部分電子產品的發(fā)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。