在制造業中，檢驗是必不可少的功能。 目視檢查確保產品符合其預期的功能和外觀，并為制造商和客戶帶來重要利益。 最明顯的是，測試結果可以提供質量保證，可以通過產品標簽或標簽直接傳達給客戶，或者記錄在制造工廠作為其質量控制過程的一部分。 如果產品從現場退回，測試報告還可以幫助排除故障，并可以幫助制造商處理任何索賠。

  此外，在生產過程中識別所有不合格項目，有助于確定是否需要調整制造工藝或程序，測試結果有助于確定故障原因，例如電子產品表面貼裝機噴嘴堵塞、裝瓶失敗 設備或貼標機械故障。 對齊方式等。 實時識別缺陷可以立即停止生產，立即解決問題。 越早發現質量問題，解決問題的成本就越低。 業界常引用“十倍法則”：產品開發階段發現錯誤的成本比生產階段低十倍，反過來，生產階段的錯誤成本也比生產階段低十倍。 現場應用的情況。

  從人工檢測到AOI

  通常生產的每個產品都需要進行測試。 受過培訓的操作員可以手動執行檢查，尤其是在處理簡單產品或作為整體進行最終檢查時。 一些應用如印刷電路板組件（PCBA）可能需要放大的設備，最小的功能尺寸（如高密度IC互連和焊接在電路板上的01005尺寸SMD芯片）（見圖1），是遠景 檢查員 Sensitivity（視力）提出了很大的挑戰。

  圖 1：焊接在 PCB 上的表面貼裝芯片。

  但是，隨著產品復雜性的增加，一些典型的組件可能會包含大量這樣的設備。 在檢查和記錄結果時，檢查員必須克服視覺和節拍時間的雙重挑戰，這可能使手動檢查不切實際。 在某些情況下，例如高速灌裝過程，可能根本無法進行人工檢查。

  隨著特征尺寸、復雜性和吞吐量方面的挑戰變得更加嚴峻，自動光學檢測 (AOI) 已成為確保對每個項目進行充分檢測的唯一實用方法。

  AOI 包括圖像傳感、照明和計算子系統，它們協同工作以捕獲和分析圖像。  AOI 系統可以將捕獲的圖像與參考圖像進行比較，然后能夠識別出材料表面的缺陷、焊接缺陷或 PCBA 上的元件缺失或錯位。 或者，基于某些規則的系統將測量特征尺寸（例如組件本身或每個接頭中的焊料量）以確定“好”(G) 或“壞”(NG) 狀態。 如果檢測到缺陷，機器和設備可以隔離缺陷項目，然后繼續后續檢查，或暫停并警告操作員。

  盡管AOI在復雜性、吞吐量或兩者方面已經超越了人工檢測，但傳統的圖像處理系統和算法仍然存在一些不足。 這些缺點存在于系統和軟件開發以及工廠車間中。 設備安裝的時候就很明顯了。