AOI檢測誤判的定義及存在原困：檢測誤判的定義及存在原困：檢測誤判的定義及存在原困誤判的三種理解及產(chǎn)生原因：元件及焊點本來有發(fā)生不良的傾向，但處于允收范圍。如元件本來發(fā)生了偏移，但在允收范圍內(nèi)；此類誤判主要是由于闕值設(shè)定過嚴(yán)造成的，也可能是其本身介于不良與良品標(biāo)準(zhǔn)之間，AOI與MV(人工目檢)確認(rèn)造成的偏差，此類誤判是可以通過調(diào)整及與MV協(xié)調(diào)標(biāo)準(zhǔn)來降低。


人工智能技術(shù)在線檢測機完成分圖形界限3Mil（0.075毫米）的線路板在線檢測的設(shè)備，另外順利完成2Mil（0.05mm）檢驗要求硬件測試。設(shè)備配用好的髙速高像素的線掃描儀工業(yè)鏡頭，每秒可拍攝8000張照片，收集圖象清晰度達(dá)到24億；選用多GPU并行處理技術(shù)性，6秒以內(nèi)進行4gB數(shù)據(jù)處理方法并顯示信息缺點；檢驗效率是現(xiàn)階段市面上類似線下設(shè)備的6-8倍，每條生產(chǎn)線可節(jié)約12-16人。

2D機器視覺概述機器視覺組成AOI機器視覺的系統(tǒng)組成與人的組成相似,相機 就像人的眼睛,只不過天生是近視,所以 一般需要在它的前面加一個鏡頭,檢測是機器視覺工業(yè)領(lǐng)域主要的應(yīng)用之一，幾乎所有產(chǎn)品都需要檢測，而人工檢測存在著較多的弊端，人工檢測準(zhǔn)確性低，長時間工作的話，準(zhǔn)確性更是無法保證，而且檢測速度慢，容易影響整個生產(chǎn)過程的效率。因此，機器視覺在圖像檢測的應(yīng)用方面也非常的廣泛。