AOI檢測誤判的定義及存在原困：檢測誤判的定義及存在原困：檢測誤判的定義及存在原困誤判的三種理解及產(chǎn)生原因：元件及焊點(diǎn)本來有發(fā)生不良的傾向，但處于允收范圍。如元件本來發(fā)生了偏移，但在允收范圍內(nèi)；此類誤判主要是由于闕值設(shè)定過嚴(yán)造成的，也可能是其本身介于不良與良品標(biāo)準(zhǔn)之間，AOI與MV(人工目檢)確認(rèn)造成的偏差，此類誤判是可以通過調(diào)整及與MV協(xié)調(diào)標(biāo)準(zhǔn)來降低。


人工目檢是方便、實(shí)用、適應(yīng)性較強(qiáng)的一種。因?yàn)閺脑砩险f，設(shè)計(jì)好的電路板，只要其上的元件類型、位置、極性全部正確，并且焊接良好的話，其性能就應(yīng)該符合設(shè)計(jì)要求。但是由于SMT工藝的提高，及各種電路板結(jié)構(gòu)尺寸的需要，使電路板的組裝向著小元件、高密度、細(xì)間距方向發(fā)展。受自身生理因素的限制，人工目檢對這種電路板已很難進(jìn)行準(zhǔn)確、可靠、重復(fù)性高的檢測了。


AOI經(jīng)過十幾年的發(fā)展，技術(shù)水平仍處于高速發(fā)展階段，如何實(shí)現(xiàn)的檢測效果，一直是各AOI廠商不斷攻關(guān)的技術(shù)話題。目前上可見的 AOI品牌眾多，每種AOI各有所長；每個(gè)品牌的AOI優(yōu)勢主要體現(xiàn)都取決于其不同的創(chuàng)新核心軟件算法，通常采用的軟件算法有：模板比較、邊緣檢查、灰度 模型、特征提取、固態(tài)建模、矢量分析、圖形配對和傅里葉氏分析等，但盡管算法各異，AOI的運(yùn)作原理基本相同。


AOI自動(dòng)光學(xué)檢測設(shè)備較大的優(yōu)勢便是能夠替代之前SMT爐外、爐后的人工目檢工作，并且能夠比人的眼睛更精準(zhǔn)的分辨出SMT的打件拼裝缺陷。但就好似人的眼睛一般，AOI大部分也僅能實(shí)行物品的表面查驗(yàn)，因此要是是物品表面上能看獲得的樣子，它都能夠恰當(dāng)準(zhǔn)確無誤的查驗(yàn)出去，但針對藏在零件下邊或者零件邊沿的點(diǎn)焊很有可能能力比較有限，自然現(xiàn)在有很多的AOI早已能夠作到多方位的拍攝來提升其對IC腳翹的驗(yàn)出能力，并提升一些被遮掩元器件的拍攝視角，以出示大量的診斷率。