AOI系统CCD视觉检测设备在大批量应用中比较成功，甚至可以在某些电路板数量和工艺已经稳定的应用中取代电气测试，但在批量较小或产品种类较多时AOI就显得力不从心了。尤其是当工艺步骤增加同时工艺线有各种变化时，例如产品批量完全改变时，AOI便暴露出它常见的一个缺点：需要有足够数量的电路板和编程人员的丰富经验来设定标称操作参数。

    这些CCD视觉检测设备系统通过人工判断来建立产品好坏的标准及范围，并通过判断和最初的结果来决定产品是否足够好。由于传统的AOI系统CCD视觉检测设备依靠的是经验化的编程方法，它使用统计测量值和相当多的样品来判断好坏，因此性能是随着时间的推移和产品数量的增多而逐渐提高的。如果在工艺中存在不可知的变化，传统的AOI编程方法便无法适应。当没有足够的时间和样品来建立这些稳定的测试标准时，AOI就无法有效地使用和运行。

    在工艺变化时，传统的AOI还面临着另一个问题：AOI的阈值一经设置便固定下来了，然而机械、环境和操作者却是经常变化的。因此，当操作或工艺条件与期望值有偏差时，便会出现误判。如果工艺发生了改变而又未能在程序中进行设定，便会导致误判增多。

    生产的改变、元件/PCB供应商的不同都会造成这些差异，从而导致误判。这些变化都无规律可寻，因此无法在检测程序中以推理的方法轻易进行补偿。当生产批量较小或PCB类型较多时，这些变化便暴露了传统的AOI的局限性。CCD视觉检测设备AOI要求用户对这些变化进行补偿，然而，除非编程者了解这些变化，否则补偿就无法进行，从而陷入一个恶性循环之中。

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