圖像采集單元可以使用一臺或多臺高清相機。當然，在同一個AOI系統(tǒng)中使用的相機數(shù)量越多，目標物體被檢測的角度也就越多，進而所生成的圖像就會更和詳細。經(jīng)過不斷的摸索與論證，此時糾正缺陷的成本遠遠低于終測試之后進行檢測的成本。經(jīng)過不斷的摸索與論證，此時糾正缺陷的成本遠遠低于終測試之后進行檢測的成本。AOI適合大多數(shù)工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，AOI系統(tǒng)主要由圖像采集單元（相機）、光源、系統(tǒng)主機等部分構(gòu)成?，F(xiàn)今工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境可以通過適當?shù)母慕ㄉ?，來控制AOI所需的光源設(shè)置，而且整個系統(tǒng)對硬件的要求也不是非?？量?。

隨著技術(shù)的發(fā)展，有些AOI方案商也會導入機器學習（Machina Learning）來提高產(chǎn)品的檢測精度與速度。機器學習可以不斷訓練AOI系統(tǒng)，并使AOI系統(tǒng)具備一定的智能化——AOI系統(tǒng)可以決定以前未知的產(chǎn)品缺陷是否為關(guān)鍵缺陷，并通知給現(xiàn)場工程師。 經(jīng)過不斷的摸索與論證，此時糾正缺陷的成本遠遠低于終測試之后進行檢測的成本。AOI適合大多數(shù)工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，AOI系統(tǒng)主要由圖像采集單元（相機）、光源、系統(tǒng)主機等部分構(gòu)成?，F(xiàn)今工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境可以通過適當?shù)母慕ㄉ?，來控制AOI所需的光源設(shè)置，而且整個系統(tǒng)對硬件的要求也不是非常苛刻。

優(yōu)勢大部分電子產(chǎn)品的發(fā)展方向都在向著小型化前進，電路板也越來越來精密化，單靠人工目檢SMT包工包料的板子難度越來越來大，長時間檢查還容易產(chǎn)生用眼疲勞，產(chǎn)生漏檢。統(tǒng)計模式匹配。這種方式利用統(tǒng)計學方式，結(jié)合模式匹配，通過與已經(jīng)存儲的PCB組件圖像信息做匹配，同時也會智能分析所有產(chǎn)品組件信息。隨著技術(shù)的發(fā)展，有些AOI方案商也會導入機器學習（Machina Learning）來提高產(chǎn)品的檢測精度與速度。

隨著人工成本越來越高，電子制造企業(yè)出于對產(chǎn)品質(zhì)量和成本控制的需求，將加速AOI檢測設(shè)備替代人工的進程。在這種環(huán)境下，全球及中國自動光學檢測設(shè)備在未來幾年將經(jīng)歷快速發(fā)展，同時隨著規(guī)模突破百億級別，市場競爭也日趨激烈。因此隨著行業(yè)的發(fā)展及AOI檢測設(shè)備自身具備的優(yōu)勢，未來AOI檢測設(shè)備的裝備率會越來越高。隨著電子產(chǎn)品的小型化以及低能耗化，其產(chǎn)品元器件趨于微型化，組件在裝配過程中越來越不可能采用人工檢視的方式，必須采用自動檢測設(shè)備。如果比較結(jié)果小于標準閥值，則該圖像通過檢測；否則系統(tǒng)會判定該圖像為不合格，并將此部件轉(zhuǎn)移到其他區(qū)域，供后續(xù)維修或再檢測。