随着电子产品的小型化以及低能耗化，其产品元器件趋于微型化，组件在装配过程中越来越不可能采用人工检视的方式，必须采用自动检测设备。AOI检测行业经历了十余年的发展已经基本形成了较为成熟的产业链条。AOI检测行业上游主要分为原材料及电子组件，其中原材料为制造AOI检测设备所必需的金属材料、塑料材料、橡胶材料等基础原材料;现在的机器视觉产品应用中，现代化生产线大都具备采集2D/3D图像的
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随着电子产品的小型化以及低能耗化，其产品元器件趋于微型化，组件在装配过程中越来越不可能采用人工检视的方式，必须采用自动检测设备。AOI检测行业经历了十余年的发展已经基本形成了较为成熟的产业链条。AOI检测行业上游主要分为原材料及电子组件，其中原材料为制造AOI检测设备所必需的金属材料、塑料材料、橡胶材料等基础原材料;现在的机器视觉产品应用中，现代化生产线大都具备采集2D/3D图像的能力，由于处理2D/3D图像需要的平均时间远大于普通平面图像的处理时间，这就需要AOI系统协同工作，尤其是在图像数据传输方面，更要求图像数据传输的高速、高带宽。
原理利用光学原理将设备上的摄像头扫描板子采集图像，然后采集到的SMT加工的焊点数据与机器数据库的台格数据进行比对，经过图像处理，标记出PCBA焊接状况。模式匹配方式。在这种方式中，AOI系统中会存储无缺陷以及多种有缺陷的PCB组件图像信息，所有检测时所采集的图像与这些组件信息做匹配，然后判断是否合格。经过不断的摸索与论证，此时纠正缺陷的成本远远终测试之后进行检测的成本。AOI适合大多数工业生产环境，AOI系统主要由图像采集单元（相机）、光源、系统主机等部分构成。
自动光学检测技术，也称为机器视觉检测技术或自动视觉检测技术。AOI技术整体包括多光源照明、高速数字摄像机、高速线性电机、精细机械传动结构和图形处理软件等部分。经过软件处理与数据库中合格的参数进行归纳比较，判别元器件及其特征是否合格，然后得出检测定论，如元器件有缺失、桥连或许焊点质量等问题。随着技术的发展，有些AOI方案商也会导入机器学习（Machina Learning）来提高产品的检测精度与速度。
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