焊点（锡膏）通常形成一个斜面，这样，大部分黄色的光通过斜面反射出去，而蓝色的光则通过反射进入镜头，所以得到的焊点颜色为蓝色。
上面提到的一个待测图像需要与系统中的标准图像进行比较，那么标准图像就是通过“统计建模”所得到的。通常，ALeader AOI经过学习一系列合格图像的模板，让计算机自动记忆所有OK图像的大致特征，得到图像的外形变化以及未来可能发生
MV-7XI 2D AOI
焊点（锡膏）通常形成一个斜面，这样，大部分黄色的光通过斜面反射出去，而蓝色的光则通过反射进入镜头，所以得到的焊点颜色为蓝色。
上面提到的一个待测图像需要与系统中的标准图像进行比较，那么标准图像就是通过“统计建模”所得到的。通常，ALeader AOI经过学习一系列合格图像的模板，让计算机自动记忆所有OK图像的大致特征，得到图像的外形变化以及未来可能发生的变化方式特征，生成一副多元化的合格图像模型。
总体上，一个成功的机器视觉系统需要重点解决图像采集（包括光源、光学成像、数字图像获取与传输）、图像处理分析几个环节的关键技术。
照明是机器视觉系统中极其重要而又容易为人忽视的环节。其设计是机器视觉系统设计的重要步骤，直接关系着系统的成败和性能。因为照明直接作用于系统的原始输入，对输入数据质量的好坏有直接的影响。
镜头成像或多或少会存在畸变。较大的畸变会给视觉系统带来很大困扰，在成像设计时应对此有详细的考虑，包括选用畸变小的镜头，有效视场只取畸变较小的中心视场等。镜头另一个特性是其光谱特性，主要受镜头镀膜的干涉特性和材料的吸收特性影响。要求尽量做到镜头高分辨率的光线应与照明波长、CCD器件接受波长相匹配，并使光学镜头对该波长的光线透过率尽可能提高。在成像系统中选用适当的滤光片可以达到一些特殊的效果。另外，成像光路的设计还需要重视各种杂散光的影响。
上述机器视觉系统的前端环节，包括光源、镜头、相机等，都是为图像和视觉信息处理模块准备素材。这一模块才是机器视觉系统的关键和，它通过对图像的处理、分析和识别实现对特定目标和特征的检测。这一模块包括机器视觉处理软件和处理硬件平台两个部分，其中视觉处理软件可以分为图像预处理和特征分析理解两个层次。图像预处理包括图像增强、数据编码、平滑、锐化、分割、去噪、恢复等过程，用于改善图像质量。
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