因为密封圈外观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，密封圈外观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。
密封圈外观检测的使用原理是什么？
密封圈外观检测基本原理是选用拍摄技术性将被检验物件的反射面光照强度以化的灰度值輸出，根据与规范图象的灰度值开展较为，剖析判断缺点并开展归类的全过程。AOI检测技术性应时而生的情况是电子元器件处理速度与精细化管理水平高，检验速度率高些，检验的发展趋势要求。在商品历经SMT贴片、软件、波峰焊机以后，开展密封圈外观检测检测，在SMT加工工艺全过程的终流程开展查验，它是现阶段AOI时兴的挑选，由于这一部位可发觉所有的安装不正确。回流焊炉后查验给予高宽比的安全系数，因为它鉴别由助焊膏包装印刷、元器件贴片和流回全过程造成的不正确。
导进训炼完善的AI技术性后，密封圈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%。
