比如，当检测设备检验某一点焊时，依照一个完好无损的点焊创建起规范智能化图象，与评测图象开展较为，检验結果是根据或是不通过，在于规范图象、分辨率和常用检验程序流程。图形识别中会使用各种各样优化算法，如求黑占白的占比、五颜六色、生成、求均值、求饶、求差、求平面图、求边缘等。根据光源直射至焊锡丝/电子器件的表层，以后光源反射面到摄像镜头中，造成二维图象的三维表明，来体现点焊/电子器件的高宽比和偏色。人见到和了解物件是根据光源反射面回家的量开展分辨，反射面量多见亮，反射面量少为暗。
检测设备的效率怎么样？
伴随着电子器件产业链的迅猛发展，电子器件制造企业的生产率，品质管理流程和成本费多少决策着公司的竞争能力，也决策着公司获得顾客订单信息的工作能力。电子设备的高宽比一体化，贴片式元器件的规格及PCBA板的相对密度做到了的水平，商品升级换代的速率也变的越来越快，多机型，小批量生产，经常换线愈来愈挑戰加工厂的生产制造工作能力。快速smt贴片机等机器设备提高了加工厂的生产量，可是在SMT首样确定阶段，大部分加工厂却仍然滞留在十分落伍的人力确定环节，殊不知应用一台自动化技术的检测设备能够 为加工厂提升许多。
以AOI检测运用普遍的PCB领域为例子，中低档检测设备的错判筛粉率约为70%，即捕获的欠佳品中实际上有70%的制成品是达标的。因而现阶段PCB生产商多采用人力二次挑选，将具体达标的PCB板再一次送到生产线，预计一台AOI检测机常需配备4名工作人员开展二次查验。随着AI技术性的快速发展趋势，也给AOI检测领域产生了技术创新的突破口。传统式AOI检测与AIAOI识别的差别，取决于是不是可对于不明缺陷开展判断，传统式检测设备只有以设置好的主要参数规范为标准开展分辨，也就是思维逻辑的思索，必须 先界定缺陷的样版，再通过样版开展检验。
