融合光学感检测系统收集到的图象数据信息，视觉检测系统的手机软件关键包含优化算法、影象图像处理软件和通信软件。如同人力分辨一个物体的质量是不是达标，会设置一个规范，假如做到规范，则觉得该目标是达标，如果不做到规范，则觉得目标不过关。一样，视觉检测系统软件分辨一个部件是不是达标，也会设置一个标准，达到标准的就达标，不符合标准便是欠佳品。这一标准规范模型的方式就是优化算法，优化算法是全部系统软件的头等大事，也是AOI检测生产商的竞争优势。
视觉检测会有什么缺点？
AOI全自动光学检测仪器?有一个较大的缺陷是有一些灰度或者黑影明暗交界线并不是很显著的地区，较为非常容易发生错判的状况，这种也许能够应用不一样色调的灯光效果来多方面辨别，但不便的或是这些被别的零件遮住到的元器件及其坐落于元器件下边的点焊，由于传统式的AOI只有检验照射光源能够抵达的地区，好像屏蔽掉框肋骨或者其边沿下边的元器件，通常便会由于AOI检测不上而跳开。视觉检测已变成电子器件加工制造业保证产品品质的关键测试工具和全过程质量管理工具，也是工业生产4.0时期智能制造系统全过程中关键的一环，可以为公司产生实际性的经济收益，提高公司的竞争优势。
因为视觉检测借助折射光来开展剖析和判断，但有岁月会遭受一些随机因素的影响而导致错判。如元器件焊端有脏污或焊层侧的印刷线有一部分未开展涂覆有一部分外露，进而导致检索欠佳等。而且检验新项目越多，很有可能导致的乱报也会稍多。该类乱报属任意乱报，没法清除。根据此，视觉检测业内普遍现象一个的共识，即AOI乱报难以避免，但能够降低。业内认可的理想化情况下可接受误测为3000PPM之内。如今人工智能技术的发展趋势，机器视觉技术已引进深度神经网络优化算法，可能降低AOI检测错判，后边大家再与大伙儿一起沟通交流人工智能技术新技术应用AOI机器设备，智能化图象剖析技术性的深度神经网络优化算法。