AOI在ICT上，相對這些情況的缺陷概率直接與情況的嚴重性成比例。輕微的少錫很少導致缺陷，而嚴重的情況，如根本無錫，幾乎總是在ICT造成缺陷。焊錫不足可能是元件丟失或焊點開路的一個原因。當產(chǎn)品可靠性很重要、低混合度的大批量制造、和元件供應(yīng)穩(wěn)定時，制造商優(yōu)先采用這個目標。盡管如此，決定哪里放置AOI需要認識到元件丟失可能是其它原因下發(fā)生的，這些原因必須放在檢查計劃內(nèi)。這個位置的檢查直接地支持過程跟蹤和特征化。這個階段的定量過程控制數(shù)據(jù)包括，印刷偏移和焊錫量信息，而有關(guān)印刷焊錫的定性信息也會產(chǎn)生。

AOI產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于智能終端、可穿戴設(shè)備、電信網(wǎng)絡(luò)、航空航天、汽車電子等各個領(lǐng)域，為客戶提供高檢出、低誤報、簡單易用、功能強大的視覺檢查系統(tǒng)。

近年來軟件方面, 使用了很多電路板圖像的檢測算法, 這些算法大致可分為三大類: 有參考比較算法、無參考校驗法以及混合型算法。有參考比較算法分為兩大類, 圖像對比法和模型對比法。這類方法算法簡單, 容易實現(xiàn), 但是它不容易檢測線寬、線距違例等瑕疵。無參考校驗法不需要任何參考圖象, 它依據(jù)預(yù)先定義的 PCB 的設(shè)計規(guī)則來判斷待檢 PCB 圖象是否有瑕疵, 如果它不符合設(shè)計規(guī)則, 就認為有瑕疵, 因此也稱為設(shè)計規(guī)則校驗法。在線3DAOIVS7000光學原理●采用相移投影方式，能很好的還原表面是漫反射物體的高度信息。這類方法雖然在榆測線寬、線距違例這類瑕疵時能夠收到很好的效果, 但是其算法復(fù)雜, 運算量很大, 而且易漏柃線、焊盤丟失等大瑕疵?；旌闲头椒ㄊ菍⒂袇⒖急容^算法與無參考校驗法混合使用, 在一定程度上克服了前兩類方法的缺點,從而發(fā)揮它們各自的優(yōu)點。比如, 模板匹配法與數(shù)學形態(tài)學方法結(jié)合使用, 或者連接表方法與數(shù)學形態(tài)學方法結(jié)合使用等。但當前這種方法還不足很成熟, 其算法復(fù)雜, 不能滿足實時檢測的要求, 且自適應(yīng)性不夠, 系統(tǒng)擴展能力差。當前 AOI 檢測系統(tǒng)圖像處理基本上采用的是參考算法, 國外進口品牌大多使用圖像匹配、法則判別登多種組合手段。

AOI為客戶提供專業(yè)、及時、的技術(shù)服務(wù)。在轉(zhuǎn)到使用無鉛工藝時，制造商將面臨新的挑戰(zhàn)，在生產(chǎn)中會出現(xiàn)其他的問題，引起了人們的關(guān)注。憑著的設(shè)備性能、完善的售后服務(wù)，在智能制造、工業(yè)4.0的大潮中，明銳人將秉持“誠信為本、服務(wù)客戶、精益求精”的核心價值觀，以對“創(chuàng)新和品質(zhì)”的持續(xù)探求，成為業(yè)界的視覺檢查方案供應(yīng)商，用智慧與心血為世界重新定義“視覺與智能”的內(nèi)涵。

AOI的圖像采集系統(tǒng)主要包括光電轉(zhuǎn)化攝影系統(tǒng)，照明系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三個部分。但是，其中的一些變化需要花費時間進行處理，因為我們不能預(yù)先知道是否有一種新的元器件被使用，或是存在一個錯誤的元器件布局。因為攝影得到的圖像被用于與模板做對比，所以獲取的圖像信息準確性對于檢測結(jié)果非常重要，可以想象一下，如果圖像看不清楚或看不到被檢測物體的特征點，那么也就無法談到準確的檢出。