AI視覺在很大程度上提升了測量目標的準確性，人眼分辨識別的能力往往有限，對于極其微小的外觀缺陷識別檢測上具有一定的難度，甚至無法實現，但是這些不足，AI視覺都可以彌補，比如它對于微米級的缺陷目標檢測可一步到位。人眼識別的速度與機器的速度對比也有很大的區別，人眼的識別能力使得它識別的速度被限定，AI視覺系統通過它強悍的機構驅動，快速移動掃描，搭載高精密相機，以及硬件涉施，閃速抓拍，能夠完成精確快速的識別。 深圳愛為視智能科技的產品為產線員工提供了更好的工作體驗。爐前AOI檢測儀

AI視覺系統具有同步追測、識別多個目標體的功能，這種追蹤功能包含了對多個目標體之間的位置，以及速度關聯的分析計算，比如某些用于車輛的高級視覺追蹤器，它可以實現對一定范圍內的遠方目標車輛的追蹤以及對距離、坐標方向等的分析。而普通的人眼，其能獲取到的信息單單就是視線所及的目標體，并且還需要通過大腦，以及其他的輔助測算工具才能得出一些數據信息。人眼畢竟只是由細胞構成的生物組織體，而且還極易受到環境的影響。上海3dAOI原理深圳愛為視智能科技的產品能夠提高生產效率。

AOI的工作方式與SMT當中SPI和印刷機中使用的視覺系統相同，通常使用設計規則檢查(DRC)和模式識別。DRC方法根據一些給定的規則檢查電路圖形(所有的線應該在焊點處結束，所有的引線應該至少，所有的引線應該至少，等等)。該方法能從算法上保證待測電路的正確性，且具有制作簡單、算法邏輯簡單、處理速度快、程序編輯量小、數據占用空間小等特點，因此被很多人采用。但該方法確定邊界的能力較差。圖形識別方法是將存儲的數字圖像與實際圖像進行比較。根據完整的印刷電路板或根據模型建立的檢驗文件進行檢驗，或根據計算機軸輔助設計中編制的檢驗程序進行檢驗。其準確性取決于所采用的發牌率和檢驗程序，一般與電子測試系統相同，但采集的數據量大，對數據的實時處理要求較高。模式識別方法利用實際設計數據代替DRC中已建立的設計原則，具有明顯的優勢。

AOI技術包含下列子系統：高速高精度XY方向的運動控制系統;機械光學系統;高精度高可靠性圖像采集系統;智能圖像識別與錯誤檢測系統。這些子系統構成了一個與多維測量和錯誤檢測密切相關的設備。注意到AOI識別是機器視覺在印刷電路板領域的具體應用，換言之，印刷電路板的缺陷檢測實質上是屬于模式識別的范疇。它將PCB上的不同缺陷視為不同的模式類，從采集到的圖像信號中提取和選擇特征，根據特征向量構造判別函數，進行缺陷分類，即模式識別。識別算法的好壞直接影響到智能圖像識別系統的性能，進而影響整個AOI系統的性能。從機器視覺的發展來看，目前在AOI上面至少可以完整地應用以下的視覺識別算法。 該產品支持多種檢測模式，包括單面、雙面、多層等。

AOI的設備構成AOI檢測的工作邏輯可以分為圖像采集階段（光學掃描和數據收集），數據處理階段（數據分類與轉換），圖像分析段（特征提取與模板比對）和缺陷報告階段這四個階段（缺陷大小類型分類等）為了支持和實現AOI檢測的上述四個功能，AOI設備的硬件系統包括了工作平臺，成像系統，圖像處理系統和電氣系統四個部分，是一個集成了機械，自動化，光學和軟件等多學科的自動化設備，AOI的圖像采集系統主要包括光電轉化攝影系統，照明系統和控制系統三個部分因為攝影得到的圖像被用于與模板做對比，所以獲取的圖像信息準確性對于檢測結果非常重要，可以想象一下，如果圖像采集器看不清楚或看不到被檢測物體的特征點，那么也就無法談到準確的檢出。 AOI技術可以通過使用人工智能和機器學習算法來自動識別電路板上的問題。上海插件AOI檢測設備

離線AOI能夠自動識別電路板上的不良元器件、損壞等問題。爐前AOI檢測儀

AOI檢測主要應用領域包括PCB、半導體和FPD面板。因AOI檢測主要應用于PCB、半導體及FPD等電子元器件生產過程中的檢測環節，幾乎每一個電子元器件都需要進行瑕疵檢測，因此這些電子元器件的產量與AOI檢測的應用結構息息相關。因此，AOI檢測行業應用需求結構主要通過PCB、半導體和FPD的產量比例來進行測算得到。經初步測算，PCB是目前我國主要的AOI應用領域，大概占AOI檢測總規模的。對于產品檢測來說，利用AOI技術能夠有效提升產品檢測分析的準確性和完整性。隨著電子制造產業鏈的進一步整合，檢測市場將不斷擴容，AOI技術在終端應用將持續得到突破，應用領域拓展將為AOI檢測服務和設備的需求增長增添動力，市場規模存在較大成長空間。爐前AOI檢測儀