这几年，几乎每一家 AOI（自动光学检测）厂商都在谈算法。不只要精准，似乎谁的算法更”智能“，谁就能占领市场高地。
但现实并非如此。有人砸下重金组建算法团队，却依旧陷入价格战；也有人算法并不算最前沿，却能稳稳拿下客户。
那么，AOI 的真正竞争力，究竟来自哪里？
毫无疑问，算法是 AO
自动光学检测（AOI）正从传统的视觉系统，加速转型为结合AI的智能检测方案。
然而，面对「AI AOI」的黑盒，很多市面上把所有「带 AI」的 AOI 都混在一起讲，如果不了解算法特性，就很容易「期待错误、导入错误、效果失望」。
基于规则 (Rule-
真正的AI是理解，而不是比对
在传统AOI（Automated Optical Inspection）中，「抽色算法（TOC）」是最常被用来判断少锡、空焊、露铜、错件、缺件等常见缺陷的核心手段。
它的逻辑非常明确，只要 ROI 区域内符合「标准亮度 + 标准色度」的色彩点比例落在设定范围内，就判定为 O
对大多数使用AOI进行PCBA检测的制造商而言，真正的痛点不是硬体，而是一款检测软件的编程。
一块新板导入，需要先准备CAD文件、建立元件库，接着一个个人工画框、设定阈值，才能建立一个可用的检测程序，整个过程通常要花上一名专业工程师3~5小时。更麻烦的是，一旦元件换料或工艺变动，整套程序就得重新编一次
在制造业里，有一项技术被称为「品质守门员」—AOI，自动光学检测，是一种依靠机器视觉进行识别的检测技术，它透过光学成像系统捕捉产品影像，再结合影像演算法与比对逻辑，能够快速辨识生产过程中的缺陷、污染或装配错误，是现代制造业品质控管的重要基础技术。但随着产品种类增多与缺陷形态愈发复杂，传统AOI的规则
随着中国半导体工艺迈入7nm先进制程，晶圆上的任何0.5μm微小缺陷都可能导致整颗晶片报废。这不仅对光刻、沉积、刻蚀等前端制程提出更高要求，也让检测环节面临前所未有的挑战——若无法在第一时间发现并拦截缺陷，不仅制造成本大增，更可能直接影响良率与交付进度。
目前在晶圆制造中，AOI（自动光学检测）技术已
在AI时代，制造业正迎来前所未有的智能化转型，而PCBA作为电子制造的核心，更是直接影响产品的可靠性与市场竞争力。在PCBA 生产环节中，AOI自动光学检测已被广泛应用于PCBA质检中。
AOI（Automated Optical Inspection缩写）的中文全称是自动光学检测，是基
在快节奏的电子制造产业中，质检速度与精度直接决定了生产效率与客户满意度。传统AOI（自动光学检测）虽然是PCBA制造的标准环节，却一直饱受以下挑战困扰：
建模耗时冗长
一块电路板的检测建模往往需要数天才能完成。
人力成本高昂
工程师必须反复编程、调参，负担沉重。
误报频繁
规则式算法受光线、物料变化影响，导致客
利用AOI检查晶圆外观状态与金属残留等，确保无任何缺陷、刮痕等瑕疵已经是非常成熟与普遍的手段，不过随着国内半导体产业朝着先进制程迈进，对于检测的标准也不断的提高。 传统视觉检测技术正在经历前所未有的挑战：
借由将AI导入AOI，不仅能够结合视觉
一个制造业打拼快10年的品管经理跟我们说：有的老师傅一天趴在显微镜前十几个小时，眼睛红得像刚剥完的虾；有的新人不小心漏掉一个针尖大小的划痕，整批货被客户退回来，全厂加班赔损失；还有旺季时质检线连轴转，三班倒人手都不够，品质问题却还是层出不穷……
在大量电子、五
