电路板PCBA_上设置测试点( test point )的用途;可是在大量生产的工厂里没有办法让你用电表慢慢去量测每一片板子 上的每一颗电阻、 电容、电感、甚至是IC的电路是否正确，所以就有了所谓的ICT ( In-Circuit-Test )自动化测试机台的出现，它使用多根探针( -般称之为「针床( Bed-Of-Nails )」治具 )同时接触板子上所有需
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电路板PCBA_上设置测试点( test point )的用途;可是在大量生产的工厂里没有办法让你用电表慢慢去量测每一片板子 上的每一颗电阻、 电容、电感、甚至是IC的电路是否正确，所以就有了所谓的ICT ( In-Circuit-Test )自动化测试机台的出现，它使用多根探针( -般称之为「针床( Bed-Of-Nails )」治具 )同时接触板子上所有需要被量测的零件线路，然后经由程控以序列为主，并列为辅的方式循序量测这些电子零件的特性，通常这样测试一般板子的所有零件只需要1~2分钟左右的时间可以完成，视电路板上的零件多寡而定，零件越多时间越长。
但是如果让这些探针直接接触到板子上面的电子零件或是其焊脚，很有可能会压毁一些电子零件，反而适得其反，所以聪明的工程师就发明了「测试点」， 在零件的两端额外引出一对圆形的小点，上面没有防焊( mask)， 可以让测试用的探针接触到这些小点，而不用直接接触到那些被量测的电子零件。早期在电路板上面还都是传统插件( DIP )的年代，的确会拿零件的焊脚来当作测试点来用，因为传统零件的焊脚够强壮，不怕针扎，可是经常会有探针接触不良的误判情形发生，因为一般的电子零件经过波峰焊( wave soldering )或是SMT吃锡之后，在其焊锡的表面通常都会形成一层锡膏助焊剂的残留薄膜，这层薄膜的阻抗非常高，常常会造成探针的接触不良，所以当时经常可见产线的测试作业员，经常拿着空e气喷拼命的吹，或是拿酒精擦拭这些需要测试的地方。
未来AOI采用深度学习的人工智能技术，并将其应用在AOI中。这种深度学习算法能模拟人类大脑工作，构建深度神经网络，在原始数据中进行自动特征的提取。当出现无法检测的缺陷时，检测系统可以通过设备采集数据,在一定的人工干预 下进行模型的微调训练。在训练过程中，随着数据集的扩充和模型的强化，AOI检测结果也在不断优化。未来AOI在进行元件极性识别时，基本不会受到元件成像角度、位置、光照、纹理、颜色、大小等差异的影响，兼容多种工业环境。现在该AOI系统已应用在多个行业，包括显示液晶屏蒂的自动化检测、汽车电子产品的外观检测、电子产品的组装加工过程等
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