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AOI的工作原理与贴片机、焊锡膏印刷机所用的光学视觉系统的原理相同，基本有设计规则检测(DRC)和图形识别两种方法。AOI通过光源对PCB进行照射，用光学镜头将PCB的反射光采集进计算机，通过计算机软件对包含PCB信息的色彩差异或灰度比进行分析处理，从而判断PCB上焊锡膏印刷、元器件放置、焊点焊接质量等情况，可以完成的检查项目一般包括元器件缺漏检查、元器件识别、SMD方向检查、焊点检查、引线检查、反接检查等。在记录缺陷类型和特征的同时通过显示器把缺陷显示/标示出来，向操作者发出信号，或者触发执行机构自动取下不良部件送回返修系统。AOl系统还能对缺陷进行分析和统计，为调整制造过程的工艺参数提供依据。现在的AOI系统采用了高级的视觉系统、新型的给光方式、高放大倍数和复杂的算法，从而能够以高测试速度获得高缺陷捕捉率。离线AOI能够自动识别电路板上的不良电路、短路等问题。在线AOI品牌

AOI在航空航天领域的应用同样不可或缺。航空航天零部件通常具有高精度、高可靠性的要求，任何微小的缺陷都可能导致严重的后果。在飞机发动机叶片的制造中，AOI可以检测出叶片表面的微小裂纹、气孔等缺陷，确保叶片的强度和耐久性。在航天器零部件的制造中，AOI能够对复杂的结构和微小的连接件进行检测，保障航天器的安全运行。例如，一颗卫星的关键零部件出现了微小的焊接缺陷，如果没有被及时发现，在太空环境中可能会引发故障，影响卫星的正常工作。AOI系统的高精度检测能力为航空航天事业的发展提供了重要的技术支持。 在线AOI品牌AOI的设计考虑了产线员工的实际需求，提供了更好的用户体验。

易用性体现在：1、无需设置参数；上手快；2、在线抓拍首件板系统辅助做程序，自动框图比例高，支持持续补充学习，学习后自动建模比例更高(80%+）；3、根据客户需要，支持自定义器件名称；4、支持快速更改工单号；5、支持批量复制、粘贴、剪切、删除等快捷键操作。具备持续学习的特性，支持各种器件补充学习，学习之后可以自动框图（同时减少误报---真正的人工智能才具备此特性），支持多机种共线生产，可以同时6种机型共线生产，程序自动调用，不用人为干预，提高检测效率。

目前深度学习大部分应用在图像、语音、自然语言处理、CTR预估、大数据特征提取等技术领域，同时在多个行业内备受认可与青睐，比如数字助手、能源、制造业、农业、零售、汽车等行业的生产制造与服务过程中不同程度地融入了深度学习算法技术以及技术产品，展现了人工智能与物联网的时代特色与科技进步。在多元化的数字信息时代、科技电子产品迅速繁衍，AI智能将逐渐覆盖我们的生活，科技创新有着无限种可能，深度学习算法必然会向多领域发展，AI视觉检测与深度学习的结合或许会上升到一个更高级的层次，现在的设备能筛检多种缺陷，也许在未来，不再是单一的外观检测了，取而代之的是更完整的产品检测，展望技术的不断革新与进步。 离线AOI能够自动识别电路板上的不良贴片、漏贴等问题。

AOI的工作方式与SMT当中SPI和印刷机中使用的视觉系统相同，通常使用设计规则检查(DRC)和模式识别。DRC方法根据一些给定的规则检查电路图形(所有的线应该在焊点处结束，所有的引线应该至少，所有的引线应该至少，等等)。该方法能从算法上保证待测电路的正确性，且具有制作简单、算法逻辑简单、处理速度快、程序编辑量小、数据占用空间小等特点，因此被很多人采用。但该方法确定边界的能力较差。图形识别方法是将存储的数字图像与实际图像进行比较。根据完整的印刷电路板或根据模型建立的检验文件进行检验，或根据计算机轴辅助设计中编制的检验程序进行检验。其准确性取决于所采用的发牌率和检验程序，一般与电子测试系统相同，但采集的数据量大，对数据的实时处理要求较高。模式识别方法利用实际设计数据代替DRC中已建立的设计原则，具有明显的优势。 AOI是一款高效的产品，能够帮助您更快地完成任务。在线AOI品牌

AOI系统的智能化功能减少了人工操作的时间和成本。在线AOI品牌

AOI技术包含下列子系统：高速高精度XY方向的运动控制系统;机械光学系统;高精度高可靠性图像采集系统;智能图像识别与错误检测系统。这些子系统构成了一个与多维测量和错误检测密切相关的设备。注意到AOI识别是机器视觉在印刷电路板领域的具体应用，换言之，印刷电路板的缺陷检测实质上是属于模式识别的范畴。它将PCB上的不同缺陷视为不同的模式类，从采集到的图像信号中提取和选择特征，根据特征向量构造判别函数，进行缺陷分类，即模式识别。识别算法的好坏直接影响到智能图像识别系统的性能，进而影响整个AOI系统的性能。从机器视觉的发展来看，目前在AOI上面至少可以完整地应用以下的视觉识别算法。 在线AOI品牌