人工目检是方便、实用、适应性较强的一种。因为从原理上说，设计好的电路板，只要其上的元件类型、位置、极性全部正确，并且焊接良好的话，其性能就应该符合设计要求。但是由于SMT工艺的提高，及各种电路板结构尺寸的需要，使电路板的组装向着小元件、高密度、细间距方向发展。受自身生理因素的限制，人工目检对这种电路板已很难进行准确、可靠、重复性高的检测了。

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露出来了，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。

基于此，AOI业界普遍存在一个共识，MV-3L离线AOI，即AOI误报不可避免，但可以减少。业界公认的理想状态下可接收误测为3000PPM以内，现在人工智能的发展，机器视觉已引入深度学习算法，将会减少AOI检测误判，后面我们再与大家一起交流人工智能新技术AOI设备，智能图像分析技术的深度学习算法。

固态建模法是将几个二维图像合并成一个三维图像。但拼接的部分往往出现重叠，因而对软件分析会造成干扰，从而影响检测效果。

统计外形建模法是采用学习统计的方法，从而发现被检物的规律，来建成一个标准的数学模型，借以实现其检测的目的的方法。这种方法的缺点在于在统计学习过程中，人的干扰因素太多，因而存在一定的不确定因素，从而影响检测的质量。

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