pcb外观检测错判的界定及存有原困、检验错判的界定及存有原困、检验错判的界定及存有原困错判的三种了解及造成缘故能够 分成以下几个方面：1、元器件及点焊原本有产生欠佳的趋向，但处在允收范畴。如元器件原本发生了偏位，但在允收范畴内；该类错判主要是因为预设值设置过严导致的，也可能是其自身处于欠佳与优品规范中间，AOI与MV(人力目检)确定导致的误差，该类错判是能够 根据调节及与MV融洽规范来减少。2、元器件及点焊无不良倾向，但因为DFM设计方案时未考虑到AOI的可测性，而导致AOI判断良是否有一定的难度系数，为确保验出实际效果，将引进一些错判。如焊层设计方案的太窄或过短，pcb外观检测开展检验时较难开展很的判断，此类情况所导致的错判较难清除，除非是改善DFM或舍弃该类元器件的点焊欠佳检验。
pcb外观检测的普遍使用方向
以AOI检测运用普遍的PCB领域为例子，中低档pcb外观检测的错判筛粉率约为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pcb外观检测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。
比如，当pcb外观检测检验某一点焊时，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。
