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。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。
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
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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。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。
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。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。
自动光学检测，是基于光学原理来对焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的设备。AOI是新兴起的一种新型测试技术，但发展迅速，很多厂家都推出了AOI测试设备。自动化光学检测（AOI）是基于光学原理，综合采用被检测产品的图像采集分析、计算机软件和自动控制等多种技术相结合，对生产中遇到的缺陷进行实时检测和处理，是目前比较的产品缺陷检测方式。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;
AOI技术可以在PCB完成元件焊接（例如SMT等）环节后、电气测试之前使用，从而提高电气处理或者功能测试阶段的合格率。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。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。
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。自动化光学检测（AOI）是基于光学原理，综合采用被检测产品的图像采集分析、计算机软件和自动控制等多种技术相结合，对生产中遇到的缺陷进行实时检测和处理，是目前比较的产品缺陷检测方式。(1)、节省人力，降低人工成本;(2)、增加生产效率，提高生产产能;(3)、统一检测标准，不因线别不同而有差异。
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