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软件运算法则很多，有灰度相关法（又叫灰度提取法）、边缘识别法、固态建模法、统计外形建模法和Topological modeling等等。
灰度相关法的缺点在于受光线明暗度的影响较大，容易产生误判。但随着光源设计的日益完善，这一影响现在较小。
边缘识别法的缺点在于被检测物的边缘往往不是一条标准的直线，只有通过降低像元尺寸来达到提高检测效果的目的，但其效果也不十分理想。
传统AOI (自动光学检查) 自动光学检测是指通过光学成像的方法获得被测对象的图像，经过特定处理算法处理及分析，与标准模板图像进行比较，自动光学检测机厂家，获得被测对象缺陷的一种检测方法。
现在AOI设备发展不但是3D AOI，而且是人工智能视觉技术革新，是时代性的，革命性的。
随着机器视觉技术的不断发展，系统在不需要计算机编程的情况下也可以具有分析和分类对象的能力。而人工智能（AI）和深度学习是推动机器视觉发展的重要技术手段。
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，自动光学检测机，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，即AOI误报不可避免，自动光学检测机报价，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。
