AOI有漏判难道人就没有了吗？当然，是大家都希望看到的事情，但是不现实，六西格玛的品质管理也是允许百万分之一的品质缺陷的，那么aoi机器和人都会有误判，漏判的可能。能用AOI+ICT当然好了，只是小的元件的电路板，ICT没有地方下针。当然，不要全依赖检查，要统计故障，找到工艺的改进办法，少产生缺陷才是根本办法；AOI+人工，这是理想的品质检查方式，通过AOI进行不良反馈后列出AOI设备难检测的清单,让人工***检查AOI检测的盲点或难检的元件。

随着***T技术的普及，***T元器件的密集化及细小化，自动光学检测设备（AOI）正被广大电子制造厂商用来监测和保证产品质量。

相对于人工目视检查来说，AOI具有更高的可重复性和更快的检测速度。因为早期引进的进口AOI设备，AOI经过十几年的发展，技术水平仍处于高速发展阶段，如何实现好的检测效果，一直是各AOI厂商不断攻关的技术话题。目前市场上可见的AOI品牌众多，每种AOI各有所长；每个品牌的AOI优势主要体现都取决于其不同的创新核心软件算法

稳定的图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，确保一个稳定的成像传输到图像处理中心才能确保软件处理图像的准确性。很多因素都会影响成像的稳定性，比如周边环境，物体变化，视觉硬件的影响等。

视觉检测的硬件的选型是个有难度的活，它需要工程师对硬件本身和硬件供应商都非常熟悉，需要有足够的选型经验。在实验室运行的机器视觉系统和实际工作场景运行的系统面对的环境是天差地别的。

机器视觉系统是综合现代计算机、光学、电子技术的高科技系统。机器视觉技术通过计算机对系统摄取的图像进行处理，分析其中的信息，并做出相应的判断，进而发出对设备的控制指令。机器视觉系统的具体应用需求千差万别，视觉系统本身也可能有多种不同的形式，但都包括以下过程:

图像采集利用光源照射被观察的物体或环境，通过光学成像系统采集图像，通过相机和图像采集卡将光学图像转换为数字图像，这是机器视觉系统的前端和信息来源。