另一方面，随着人工成本越来越高，电子制造企业出于对产量和成本控制的需求，将加速AOI检测设备替代人工的进程。在这种环境下，及自动光学检测设备在未来几年将经历发展。目前AOI检测设备应用广泛的两个领域分别为印刷电路板和面板显示行业，两者的占比分别为64%和15%，其它的应用领域包括半导体，太阳能电池，等占比较低。
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
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另一方面，随着人工成本越来越高，电子制造企业出于对产量和成本控制的需求，将加速AOI检测设备替代人工的进程。在这种环境下，及自动光学检测设备在未来几年将经历发展。目前AOI检测设备应用广泛的两个领域分别为印刷电路板和面板显示行业，两者的占比分别为64%和15%，其它的应用领域包括半导体，太阳能电池，等占比较低。
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。现今工业生产环境可以通过适当的改建升级，来控制AOI所需的光源设置，而且整个系统对硬件的要求也不是非常苛刻。如果比较结果小于标准阀值，则该图像通过检测；否则系统会判定该图像为不合格，并将此部件转移到其他区域，供后续维修或再检测。
AOI系统中的另一个重要环节是图像处理/分析软件，软件需要支持高速实时图像处理（与图像采集速度一致）功能，并且可以与存储的标准图像做比对。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。机器学习可以不断训练AOI系统，并使AOI系统具备一定的智能化——AOI系统可以决定以前未知的产品缺陷是否为关键缺陷，并通知给现场工程师。
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