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AOI即自动光学检测，是在批量生产中采用的一种在线检测方法。AOI是将电路板上的器件或者特征(比如焊点)捕捉成像，通过软件处理，判断这一器件或者特征是否完好，然后得出检测结果，判断诸如元件缺失、极性反转、焊接锡桥或者焊点质量问题等。
在AOI出现以前，是由操作员人工完成板子的检测。这个工序包括许多名操作员在生产线的工位上用显微镜工作。一般检测板子表层，是否有元器件缺陨，错贴或焊膏缺陷。板子用象限定位法检测，每个工位检测板子的1/4。虽然对于小板子来说，这种检测方法是容易实现的，随着板子尺寸增加，并有成千上万的元器件，这种检测方式不堪重负了。检测要素是精确性和可靠性，而人工检测在做得最好的情况下也有其局限性。
对于电子制造服务商，更大的问题是人工检测的时间太长。每个检测工位的工作时间要附合线上板子的传送时间，以保持生产线的流畅，如果有一个工位检测时间延迟了，就会影响到整个生产线。对于较大的板子，检测点增加了，简单的肉眼评估法跟不上生产线的速度，另外因此而涉及到雇用辅助操作员和搬运员的问题，这会引起额外劳动力成本和人力资源问题。
AOI技术向智能化方向发展是SMT发展带来的必然要求。在SMT的微型化、高密度化、快速组装化、品种多样化发展特征下，检测信息量大而复杂，无论是在检测反馈实时性方面，还是在分析、诊断的正确性方面，依赖人工对AOI获取的质量信息进行分析、诊断几乎已经不可能，代替人工进行自动分析、诊断的智能AOI技术成为发展的必然。
对各种缺陷的特征提取和缺陷识别与分类进行研究，针对高密度PCB视觉检测系统中要检测的缺陷细小，缺陷的种类繁多，特征不易确定等问题，对于各种不同缺陷的特征提取技术和各种分类方式进行研究，采用机器学习的方法，设计不同的分类器，并对不同分类器的分类效果和误差进行比较和分析，采用优化的分类器可以实现对缺陷的快速检出和准确分类，并尽可能地提高分类器的智能化水平。