如元件焊端有臟物或焊盤側(cè)的印制線有部分未完全進(jìn)行涂敷有部分露出來了，從而造成搜索不良等。并且檢測項目越多，可能造成的誤報也會稍多。此類誤報屬隨機(jī)誤報，無法消除。

基于此，AOI業(yè)界普遍存在一個共識，即AOI誤報不可避免，但可以減少。業(yè)界公認(rèn)的理想狀態(tài)下可接收誤測為3000PPM以內(nèi)，現(xiàn)在人工智能的發(fā)展，機(jī)器視覺已引入深度學(xué)習(xí)算法，將會減少AOI檢測誤判，后面我們再與大家一起交流人工智能新技術(shù)AOI設(shè)備，智能圖像分析技術(shù)的深度學(xué)習(xí)算法。

人工目檢是方便、實用、適應(yīng)性較強的一種。因為從原理上說，設(shè)計好的電路板，只要其上的元件類型、位置、極性全部正確，并且焊接良好的話，其性能就應(yīng)該符合設(shè)計要求。但是由于SMT工藝的提高，及各種電路板結(jié)構(gòu)尺寸的需要，使電路板的組裝向著小元件、高密度、細(xì)間距方向發(fā)展。受自身生理因素的限制，人工目檢對這種電路板已很難進(jìn)行準(zhǔn)確、可靠、重復(fù)性高的檢測了。

當(dāng)某一物體聚焦清晰時，從該物體前面的某一段距離到其后面的某一段距離內(nèi)的所有景物也都是相當(dāng)清晰的。成像相當(dāng)清晰的這段從前到后的距離就叫做景深。說得通俗一點，景深就是照片上圖像前后的清晰范圍。

我們知道，在精準(zhǔn)調(diào)焦的主體前后，還會有一段相對比較清晰的范圍。比如拍攝時向某人物對焦，那么該人物必然處于清晰點上，而此時在他前后的一叢矮樹和一間房子也相對比較清晰。

在元器件的一端立起來時，激話別的階段的檢驗，便能夠開展靠譜的剖析。針對橋接的產(chǎn)生或是元器件一端立起來的廣泛觀點，證實經(jīng)常并不是那般。工作經(jīng)驗說明，橋接的產(chǎn)生沒有更改，元器件一端立起來的現(xiàn)象便會有一定的降低。轉(zhuǎn)到應(yīng)用無重金屬焊膏并不一定項目投資新的系統(tǒng)軟件或是機(jī)器設(shè)備，要是應(yīng)用的AOI系統(tǒng)軟件配置了靈便的感應(yīng)器控制模塊、照明燈具和手機(jī)軟件，就足夠融入這種轉(zhuǎn)變了。