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AOI虽然具有比人工检测更高的效率，但毕竟是通过图像采集和分析处理来得出结果，而图像分析处理的相关软件技术目前还没达到人脑的级别，因此，在实际使用中的一些特殊情况，AOI的误判、漏判在所难免。目前AOI使用中存在的问题有：多数AOI编程复杂、繁琐且调整时间长，不适合科研单位、小型OEM厂、多规格小批量产品的生产单位。
自动光学检测仪aoi
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AOI虽然具有比人工检测更高的效率，但毕竟是通过图像采集和分析处理来得出结果，而图像分析处理的相关软件技术目前还没达到人脑的级别，因此，在实际使用中的一些特殊情况，AOI的误判、漏判在所难免。目前AOI使用中存在的问题有：多数AOI编程复杂、繁琐且调整时间长，不适合科研单位、小型OEM厂、多规格小批量产品的生产单位。多数AOI产品检测速度较慢，有少数采用扫描方法的AOI速度较快，但误判、漏判率更高。
AOI无源底板：它是为各种板卡包括(显卡、声卡、网卡等)提供电源的，它的日常维护要注意三点，不能在底板带电的情况下拨插板卡，插拨板卡时不可用力过大，用酒精等清洗底板时，要注意防止工具划伤底板。插槽内不能积灰尘，否则会导致接触不良，甚至短路。AOI插槽内的金属脚是否对齐，有无弯曲，否则影响板卡在系统中的运行，会因此出现开机不显示、板卡找不到、死机等各种现象。
AOI技术向智能化方向发展是SMT发展带来的必然要求。在SMT的微型化、高密度化、组装化、品种多样化发展特征下，检测信息量大而复杂，无论是在检测反馈实时性方面，还是在分析、诊断的正确性方面，依赖人工对AOI获取的质量信息进行分析、诊断几乎已经不可能，代替人工进行自动分析、诊断的智能AOI技术成为发展的必然。
对各种缺陷的特征提取和缺陷识别与分类进行研究;针对高密度PCB视觉检测系统中要检测的缺陷细小，缺陷的种类繁多，特征不易确定等问题，对于各种不同缺陷的特征提取技术和各种分类方式进行研究，采用机器学习的方法，设计不同的分类器，并对不同分类器的分类效果和误差进行比较和分析，采用优化的分类器可以实现对缺陷的检出和准确分类，并尽可能地提高分类器的智能化水平。
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