印刷頁序檢測(cè)較大的優(yōu)勢(shì)便是能夠 替代之前SMT爐外、爐后的人力目檢工作，并且能夠 比人的眼睛更的分辨出SMT的打件拼裝缺陷。但就好似人的眼睛一般，AOI大部分也僅能實(shí)行物品的表層查驗(yàn)，因此只需是物品表層上能看獲得的樣子，它都能夠恰當(dāng)準(zhǔn)確無誤的查驗(yàn)出去，但針對(duì)藏在零件下邊或者零件邊沿的點(diǎn)焊很有可能能力有限，自然現(xiàn)在有很多的印刷頁序檢測(cè)早已能夠 作到多方位的拍攝來提升其對(duì)IC腳翹的驗(yàn)出工作能力，并提升一些被遮掩元器件的拍攝視角，以給予大量的診斷率。

因?yàn)?span style="color:red;font-weight:bold;">印刷頁序檢測(cè)借助折射光來開展剖析和判斷，但有歲月會(huì)遭受一些隨機(jī)因素的影響而導(dǎo)致錯(cuò)判。如元器件焊端有臟污或焊層側(cè)的印刷線有一部分未開展涂覆有一部分外露，進(jìn)而導(dǎo)致檢索欠佳等。而且檢驗(yàn)新項(xiàng)目越多，很有可能導(dǎo)致的亂報(bào)也會(huì)稍多。該類亂報(bào)屬任意亂報(bào)，沒法清除。根據(jù)此，印刷頁序檢測(cè)業(yè)內(nèi)普遍現(xiàn)象一個(gè)的共識(shí)，即AOI亂報(bào)難以避免，但能夠 降低。業(yè)內(nèi)認(rèn)可的理想化情況下可接受誤測(cè)為3000PPM之內(nèi)。如今人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，機(jī)器視覺技術(shù)已引進(jìn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法，可能降低AOI檢測(cè)錯(cuò)判，后邊大家再與大伙兒一起溝通交流人工智能技術(shù)新技術(shù)應(yīng)用AOI機(jī)器設(shè)備，智能化圖象剖析技術(shù)性的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法。

印刷頁序檢測(cè)基本原理是選用拍攝技術(shù)性將被檢驗(yàn)物件的反射面光照強(qiáng)度以化的灰度值輸出，根據(jù)與規(guī)范圖象的灰度值開展較為，剖析判斷缺點(diǎn)并開展歸類的全過程。AOI檢測(cè)技術(shù)性應(yīng)時(shí)而生的情況是電子元器件處理速度與精細(xì)化管理水平高，檢驗(yàn)速度高些，檢驗(yàn)的發(fā)展趨勢(shì)要求。在商品歷經(jīng)SMT貼片、軟件、波峰焊機(jī)以后，開展印刷頁序檢測(cè)檢測(cè)，在SMT加工工藝全過程的終流程開展查驗(yàn)，它是現(xiàn)階段AOI時(shí)興的挑選，由于這一部位可發(fā)覺所有的安裝不正確。回流焊爐后查驗(yàn)給予高寬比的安全系數(shù)，因?yàn)樗b別由助焊膏包裝印刷、元器件貼片和流回全過程造成的不正確。