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元件及焊点无不良倾向，但由于DFM设计时未考虑AOI的可测性，而造成AOI判定良与否有一定的难度，为保证检出效果，将 引入一些误判。如焊盘设计的过窄或过短，AOI进行检测时较难进行很准确的判定，此类情况所造成的误判较难消除，除非改进 DFM或放弃此类元件的焊点不良检测。

由于AOI依靠反射光来进行分析和判定，但有时光会受到一些随机因素的干扰而造成误判。如元件焊端有脏物或焊盘侧的印制 线有部分未完全进行涂敷有部分，从而造成搜索不良等。并且检测项目越多，可能造成的误报也会稍多。此类误报属随机误 报，无法消除。

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、快速组装化、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快速检出和准确分类，并尽可能地提高分类器的智能化水平。

　但是由于元件检测图像很少完全匹配模板，所以用两种方法来解决这个问题：

①可以用一定数量的容许误差来确认匹配的，如果模板太僵硬，可能产生对元件的“误报”;如果模板松散到接受大范围的可能变量，也会导致“漏报”;

②可以根据同类的众多良品进行标准模板的计算，或者叫“特征元件”，这样可以Zda限度提取该类元件的共性特征，从而降低误报率。

自动光学检测设备品牌的应用来自“机器人”的研制，也就是说，AOI自动光学检测仪首先是在视觉机器人研究中发展起来的，AOI自动光学检测仪的功能特点是随着工业自动化的发展逐渐和发展的。

在中国，由于工业自动化程序还没有达到国外的***水平，所以AOI自动光学检测仪在中国的应用处于快速发展阶段，但是随着制造业对自动化的需求以及对生产质量和管理水平的不断提高，中国对于AOI自动光学检测仪的需求会不断上升，其发展必将带来新的契机，全力服务于机器视觉“主战场”。