我们知道，目前的AOI分为离线式AOI和在线式AOI两种。其实，具体用在线AOI还是离线AOI的必须要根据自身的实际情况去权衡；通过使用AOI作为减少缺陷的工具,在装配工艺过程的早期查找和消除错误,以实现良好的过程控制。早期发现缺陷将避免将不良品送到后工序的装配阶段,AOI将减少修理成本将避免报废不可修理的电路板。

上述机器视觉系统的前端环节，包括光源、镜头、相机等，都是为图像和视觉信息处理模块准备素材。这一模块才是机器视觉系统的关键和，它通过对图像的处理、分析和识别实现对特定目标和特征的检测。这一模块包括机器视觉处理软件和处理硬件平台两个部分，其中视觉处理软件可以分为图像预处理和特征分析理解两个层次。图像预处理包括图像增强、数据编码、平滑、锐化、分割、去噪、***等过程，用于改善图像质量。


贴装设备供应商们已进行了大量卓有成效的工作，同时业界***也对贴装系统特性作了规范，这些方法都试图通过一些与元件贴装精度、重复性及可靠性等相关的关键参数建立起一个标准的性能评估体系。然而目前这些方法主要注重于“级”工艺分析，或者只是针对使用标准玻璃封装和基板贴装系统的理想性能条件。虽然这些工作对建立机器性能测定标准是完全必要的，但理论性能与实际生产情况之间却有一定的差距。

发现缺陷是AOI的一个重要功能，但减少缺陷的产生更加重要。数字分析表明，当元件密度增加时不管缺陷率是增加还是保持不变，成品率都会大大降低。因此对贴装工艺进行分析是减少缺陷基本的一步, 可以用统计分析来确定生产过程中会导致缺陷发生的一些倾向，但关键还是要能以的时间进行纠正，以避免出现影响产能的“瓶颈”现象。

不管采用哪种方法对贴装过程进行闭环控制，都必须要考虑到与贴放过程有关的缺陷同时还和贴装元件(尺寸、形状及不同外形)、PCB板(线路图案、阻焊层对位、基准点状况及板子翘曲程度)以及贴装设备本身(X-Y-θ的***误差)等都有关。