AOI的技術原理基于光學成像和圖像處理。首先，光源會以特定的角度和強度照射到被檢測物體表面，物體反射或透射的光線通過光學鏡頭聚焦成像在圖像傳感器上。圖像傳感器將光信號轉換為電信號，并進一步轉化為數字圖像數據。隨后，圖像處理算法開始發揮作用，這些算法會對圖像進行灰度化、濾波、邊緣檢測、特征提取等一系列操作。通過與預先設定的標準圖像或特征參數進行對比，從而判斷被檢測物體是否存在缺陷以及缺陷的類型和位置。例如，在檢測一個金屬零件的表面劃痕時，算法會根據劃痕處與正常表面的灰度差異、邊緣特征等信息，準確識別出劃痕并測量其長度和寬度。AOI 系統能夠生成詳細的檢測報告，這些報告為生產工藝的改進和質量問題的追溯提供了有力數據支持。插件AOI光源

愛為視智能科技有限公司采用深度學習模型、計算機視覺和圖形圖像處理算法等前沿技術，實現元器件不良檢測的自動化和智能化，極大地提高了生產效率和產品的品質，有專業的特色功能，例如：智能輔助建模，能夠急速建模，無需設置參數，且能一鍵智能搜索80多種器件；易用性，無需設置參數，上手快；在線抓拍收件板系統輔助做程序，自動框圖比例高，支持持續補充學習，學習后自動建模比例更高（80%+）；根據客戶需要支持自定義器件名稱；支持快速更改工單號；支持批量復制、粘貼、剪切、刪除等快捷鍵操作。東莞自動AOI配件AOI軟件支持測試與編輯同步，提高設備利用率，避免因編程導致的停機等待。

AOI的發展歷程可以追溯到上世紀70年代。早期，由于計算機技術和圖像處理算法的限制，AOI設備的功能相對簡單，只能進行一些基本的形狀和尺寸檢測。隨著計算機性能的大幅提升以及圖像處理算法的不斷優化，AOI技術逐漸成熟。到了90年代，AOI在電子制造領域得到了應用，其檢測精度和速度都有了顯著提高。進入21世紀，隨著人工智能技術的興起，AOI開始引入深度學習算法，能夠自動學習和識別各種復雜的缺陷模式，進一步提高了檢測的準確性和適應性。如今，AOI已經成為現代制造業中不可或缺的質量檢測工具，并且在不斷朝著更高精度、更智能化的方向發展。

PCB 多層板應用于電子產品，層數增加、線路復雜，傳統檢測手段力不從心，AOI 帶來革新方案。多層板內部線路層層嵌套，層間導通、絕緣至關重要。常規檢測方法無法內層狀況，AOI 的 X 射線分層掃描技術破局，穿透板材成像各層線路，清晰呈現過孔連通、線距合規情況；結合電磁感應原理，探測層間短路隱患。生產過程中，AOI 全程監控蝕刻、鉆孔、壓合流程，發現偏差立刻報警，避免批量報廢。電子產品研發企業借此大膽采用多層板設計，提升產品集成度、電氣性能，滿足 5G 通信、人工智能硬件緊湊布局、高速信號傳輸需求，推動電子產品輕薄化、高性能化潮流。AOI 技術的創新，推動電子制造檢測領域邁向智能化新階段。

AOI 在應對高密度集成 PCBA 檢測時展現出獨特優勢，愛為視 SM510 憑借 9μ 分辨率的 1200W 全彩相機與先進算法，可清晰捕捉間距小于 0.2mm 的元件細節。例如，在檢測采用 Flip Chip 技術的芯片封裝時，設備能分辨焊球直徑 50μm 的虛焊缺陷，通過分析焊球灰度分布與標準模型的差異，判斷焊接質量。對于 BGA、QFP 等多引腳元件，系統可自動生成引腳陣列檢測模板，逐 pin 比對焊盤浸潤情況，避免因人工逐點排查導致的效率低下與漏檢風險，尤其適合 5G 通信模塊、人工智能芯片等高精密電路板的量產檢測。AOI無需抽色、調飽和度和色相的設置，簡化了操作流程。插件AOI光源

AOI操作簡單易懂，即使是電腦操作初學者也能夠輕松上手。插件AOI光源

醫療器械的質量直接關系到患者的生命健康，因此對制造過程的質量控制要求極高。AOI在醫療器械制造領域有著的應用。例如，在注射器的生產過程中，AOI可以檢測注射器的外觀是否光滑、有無裂縫，刻度是否清晰準確。對于植入式醫療器械，如心臟起搏器、人工關節等，AOI能夠檢測其表面的光潔度、尺寸精度以及內部結構的完整性。在醫療器械的包裝環節，AOI可以檢查包裝材料是否有破損、密封是否良好，防止醫療器械在儲存和運輸過程中受到污染或損壞。通過使用AOI技術，醫療器械制造商能夠確保產品質量符合嚴格的標準，為患者提供安全可靠的醫療器械產品。插件AOI光源