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AOI檢測錯誤判斷的定義和原始問題的存在，檢測錯誤判斷的定義和原始問題的存在的定義，檢測錯誤判斷的定義以及原始存在的三種理解和原因問題和誤判可分為以下幾點：1.焊點有缺陷的趨勢，但在可接受的范圍內(nèi)。

例如，該分量最初是偏移的，但在可接受的范圍內(nèi)；例如，這種判斷失誤主要是由于閾值設(shè)置太嚴格造成的，也可能是在不良標(biāo)準(zhǔn)與良好標(biāo)準(zhǔn)之間，AOI和MV（手動目測）可以確認引起的偏差，可以通過與MV調(diào)整和協(xié)調(diào)標(biāo)準(zhǔn)來減少這種判斷失誤。

2.組件和焊點沒有不良趨勢，但是由于在DFM設(shè)計中未考慮AOI的可測試性，因此很難判斷AOI是否良好。

為了確保檢測效果，將引入一些誤判。

如果焊盤的設(shè)計太窄或太短，則AOI很難在檢查過程中做出非常準(zhǔn)確的判斷。

除非改善DFM或放棄對此類組件的不良焊接檢查，否則由這種情況引起的錯誤判斷將更難消除。

3.因為AOI依賴于反射光進行分析和判斷，所以有時它會受到一些隨機因素的干擾并導(dǎo)致錯誤判斷。

例如，在組件的焊料末端或焊盤側(cè)面上的部分印刷線路沒有完全覆蓋或部分暴露的污垢會導(dǎo)致搜索不佳。

檢測項目越多，可能導(dǎo)致的誤報就越多。

這種錯誤警報是隨機的錯誤警報，無法消除。

基于此，在AOI行業(yè)中已經(jīng)達成共識，即AOI誤報是不可避免的，但可以減少。

業(yè)界公認，理想狀態(tài)下可接受的誤檢在3000PPM以內(nèi)。

隨著人工智能的發(fā)展，機器視覺引入了深度學(xué)習(xí)算法，這將減少對AOI檢測的誤判。

稍后，我們將與您分享新的人工智能技術(shù)AOI設(shè)備，用于圖像分析技術(shù)的智能深度學(xué)習(xí)算法。

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