基於AI的進一步改進是自動光學檢測的未來發展方向，AOI)，針對光學檢測應用的訓練算法可以帶來更高的決策能力。visual inspection systemAOI技術廣泛應用於工業、農業、生物醫藥等行業，尤其是精密制造和裝配行業。

工業技術檢測研究方法。自動光學檢測

檢驗是制造業的一項基本功能。目視檢查確保產品功能和外觀符合預期，並為制造商和客戶提供顯著的效益。質量保證是通過自動光學檢測提供的，這種檢測可以通過產品標簽直接傳達給客戶，或者作為質量控制過程的一部分記錄在制造廠。

此外，識別生產過程中的任何不合格產品有助於確定生產過程或步驟是否需要調整。visual inspection services檢查結果可以幫助確定故障的原因，並立即識別缺陷以立即停止生產並解決問題。越早發現質量問題，解決問題的成本越低。

什么是自動光學檢測(Aoi)技術?

在產品制造過程中，由於各種原因，零部件不可避免地會產生各種缺陷。這些缺陷不僅影響產品的性能，甚至危及用戶的生命安全，給用戶造成巨大損失。

隨著我國電子信息技術、圖像傳感網絡技術、計算機科學技術的快速經濟發展，利用企業基於光學圖像傳感的自動光學(視覺)檢測數據技術對表面存在缺陷問題進行分析檢測，已逐漸開始成為一個表面缺陷檢測的主要研究方法，取代傳統人工對表面缺陷可以進行設計視覺檢測。該方法方面具有自動化、無接觸、速度快、精度高、穩定性好等優點。自動光學檢測(AOI)技術又稱機器視覺檢測(MVI)技術或自動視覺檢測(AVI)技術。

MVI 技術是將圖像傳感技術、數據處理技術和運動控制技術相結合，在工業生產中進行測量、檢測、識別和引導的一種新技術。MVI 使用光學成像來模擬人眼的視覺成像。它利用計算機處理系統代替人腦對數據進行處理，最終將處理結果反饋給執行機構，模仿人手的動作完成各種任務。

從人工檢測到自動光學檢測(AOI);

通常有必要檢查所生產的每一個產品，操作人員可以接受培訓，以檢查簡單產品的加工或整體外觀。automated optical inspection system但是隨著產品變得越來越複雜，一些應用，如印刷電路板組件(PCBA) ，可能需要放大設備，其最小功能尺寸對檢查人員的視力是一個挑戰。隨著產品複雜性的增加，各種類型的設備包含了大量的組件。在檢查和記錄結果時，檢查員必須克服視覺和時間要求的雙重挑戰，這可能導致人工檢查的不准確性。

隨著特征尺寸、複雜性和生產能力的挑戰日益增加，自動光學檢測(AOI)是確保全面檢測每個項目的實用方法。AOI包括圖像傳感、照明和計算子系統，這些子系統協同工作來捕捉和分析圖像。AOI系統可以將捕獲的圖像與參考圖像進行比較，然後識別缺陷，如材料表面缺陷、焊接缺陷或PCBA上丟失或放錯位置的組件。此外，一些基於規則的系統測量特征尺寸來確定好的或壞的狀態。如果檢測到缺陷，機器和設備可以在繼續後續檢查之前隔離缺陷項目，或者暫停並警告操作員。

AOI可以進行檢測技術組裝完成電路板的缺陷，如缺失或傾斜的特征、墓碑缺陷、錯誤的組件、錯誤的極性、焊接質量缺陷、焊橋和焊料具有不足。

從傳統的圖像處理到人工智能技術的應用:

圖像識別的基本原理是將每個捕獲的圖像數字化，並應用各種過濾器來檢測對象的模式和特征。邊緣檢測濾波器通常用於檢測圖像中的對象，可以識別人的算法可以使用斜率檢測來識別手臂、肩膀和腿等特征。作為進一步的定義標准，有必要檢測這些被檢測特征的相對方向。檢測焊點的算法可以使用邊緣檢測和顏色檢測來識別焊點，並檢測圓角斜率是否在可接受的范圍內。光學系統可以用不同的顏色從不同的角度照射被測設備。

傳統的圖像識別面臨著許多挑戰，無論是個人識別在安全監測或車輛行人檢測，人臉識別在社會媒體，或缺陷檢測在工業檢測的應用。

定義規則和創建算法來檢測和分類數字圖像中的對象是複雜的。在工業檢測中，開發可靠的算法既昂貴又耗時。在檢查PCB元件時，焊點的質量只是要測試的標准之一。還需要驗證每個元件的存在，以及其相對於阻焊膜的位置和方向，元件的共面性和不需要的物體的存在。微調算法和添加更多算法以覆蓋更多條件是一項永無止境的任務，軟件需要不斷更新。每當一個新產品在工業中使用時，必須開發一種新的算法來檢測它。

人工進行智能(AI)可以在一定程度上通過模仿我們人類，將吸取的經驗總結教訓應用於圖像信息識別，然後學生能夠有效應對無限發展變化企業帶來的挑戰。在人工智能的一般一個概念所涵蓋的各種方法計算技術架構中，卷積神經系統網絡(CNN)通常主要用於分析圖像特征識別。其中內容包括層層連接和排列的人工神經元。它們通常是深度學習神經保護網絡，在輸入和輸出層之間沒有包含多個內層或隱藏層。隱藏層對從前一層接收到的數據以及執行一些特定的、定義具有良好的采樣池和卷積操作。結果被發送到下一層，最後發送到輸出層，輸出層可以作為指示所尋找的對象選擇是否被識別。在部署CNN之前，需要提高訓練它識別特定的物體。在這個教學過程中，每個神經元的重要性或權重根據公司每個答案是否應該正確來調整。經過多次的重複使用操作，CNN能夠以較高的准確率識別圖像。