通过上面的比较，我们发现，AOI设备检测和员工目检，各有优点。目前的电子企业，也是大小不一，不能的说，哪一种检测方式好。可以确定的是，我们可以针对，他们的特点，给出合适的搭配组合，满足每一个客户的要求，下面小胡分别给您做出详细的介绍说明：不计算时间的话，检出率上来说人员目检会比机器测试的检出率要稍高一些；同样时间下，及重复性上来说的话，设备的
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通过上面的比较，我们发现，AOI设备检测和员工目检，各有优点。目前的电子企业，也是大小不一，不能的说，哪一种检测方式好。可以确定的是，我们可以针对，他们的特点，给出合适的搭配组合，满足每一个客户的要求，下面小胡分别给您做出详细的介绍说明：不计算时间的话，检出率上来说人员目检会比机器测试的检出率要稍高一些；同样时间下，及重复性上来说的话，设备的检出一定会比人员目检好。AOI也有检测不到的不良，如因程序、设备上的限制，需要外加一道目检保险。
图像特征分析理解是对目标图像进行检测和各种物理量的计算，以获得对目标图像的客观描述，主要包括图像分割、特征提取（几何形状、边界描述、纹理特性）等。机器视觉中常用的算法包括: 搜索、边缘、Blob分析、卡尺工具、光学字符识别、色彩分析。目前，机器视觉软件的竞争已经从追求功能转变为算法的准确性和效率的竞争。已有专门提供视觉软件或者开发包的厂商。因为常规的机器视觉软件开发包尽管均能提供上述功能，但其检测效果和运算效率却有很大差别。的机器视觉软件可对图像中目标特征进行而准确的检测，对图像的适应性强; 而不好的软件则存在速度慢、结果不准确、鲁棒性差的缺点。
从硬件平台的角度说，计算机在CPU和内存方面的改进给视觉系统提供了很好的支撑，多核CPU配合多线程的软件可以成倍提高速度。伴随DSP、FPGA技术的发展，嵌入式处理模块以其强大的数据处理能力、集成性、模块化和无需复杂操作系统支持等优点而得到越来越多的重视。
总体而言，机器视觉是一个光机电计算机高度综合的系统，其性能并不仅仅由某一个环节决定。每一个环节都很，也未必意味着终性能的满意。系统分析和设计是机器视觉系统开发的难点和基础，也是许多开发商所不擅长的，急需加强。
发现缺陷是AOI的一个重要功能，但减少缺陷的产生更加重要。数字分析表明，当元件密度增加时不管缺陷率是增加还是保持不变，成品率都会大大降低。因此对贴装工艺进行分析是减少缺陷基本的一步, 可以用统计分析来确定生产过程中会导致缺陷发生的一些倾向，但关键还是要能以的时间进行纠正，以避免出现影响产能的“瓶颈”现象。
不管采用哪种方法对贴装过程进行闭环控制，都必须要考虑到与贴放过程有关的缺陷同时还和贴装元件(尺寸、形状及不同外形)、PCB板(线路图案、阻焊层对位、基准点状况及板子翘曲程度)以及贴装设备本身(X-Y-θ的定位误差)等都有关。
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