光学镜头、摄像镜头和灯源三者组成组成了大部分全自动光学监测系统中认知模块。pcb外观检测灯源的挑选除开辨别与提高特点外，还需考虑到光学镜头对灯源光谱仪的敏感度范畴；摄像镜头的挑选必须 考虑到视场角、景深效果、屏幕分辨率等光学主要参数；与人的眼睛不一样，pcb外观检测系统多选用黑白相机显像，是为了更好地提升显像辨别工作能力，针对运动物件的检验，还需要考虑到图象运动全过程中拍攝图片模糊产生的不好危害，测算造成 运动模糊的少快门速度。
pcb外观检测的检测流程
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。
导进训炼完善的AI技术性后，pcb外观检测系统可以自主界定缺陷范畴，进一步合理辨别不明的缺陷图象，且这一学习培训的全过程是在持续反复开展累积的。运用AI视觉效果识别技术性輔助AOI检测可以大幅度提高检测仪器的识别准确率，加快生产流水线速率，替代生产流水线事后配置的人力检验，节约人力资源支出。一部分PCB商家预计，导进AI视觉效果识别后，能够 合理减少错判筛粉率至25%。
