視覺檢測AOI（automatically optical inspection）光學自動檢測，顧名思義是通過光學系統成像實現自動檢測的一種手段，同時也是眾多自動圖像傳感檢測技術中的檢測技術之一，準確且高質量的光學圖像并加工處理是其核心技術點。
       圖像傳感器是AOI系統采集圖像的基礎。目前市面上大多數廠商選擇使用面陣相機，面陣相機通過拍攝一幅一幅的圖片達到取像目的，優點是圖像的還原性較好，打光角度容易調整，容易得到較清晰的圖像，相比線陣相機誤判率較低。
       主機是運行檢測軟件系統的平臺。不同行業不同工廠生產線對AOI檢測設備的需求不同，AOI設備是高度定制化產品，設備廠商往往需要根據下游客戶的要求進行主機設備的調整或是軟件的二次開發。
       在AOI檢測中，噪聲是造成圖像退化的原因之一，其起因是AOI圖像在傳輸過程中，外界雜散光，光電二極管電子噪聲及溫度，光源的不穩定不均勻，機械系統的抖動，傳感器溫度等原因導致，這樣就會不可避免的使得圖像因含有噪音而變得模糊。給圖像識別，圖像切割等后續處理工作帶來了困難。因此，為了獲得真實的圖像信息，除去噪聲的濾波處理必不可少。
       表面缺陷檢測主要是物體表面局部物理或者化學性質不均勻的區域，比較常見的有金屬或者塑料制品表面的劃痕（如：手機殼/屏幕表面的劃痕）、斑點和孔洞（如：PCB板漏了焊點或者表面多了焊點），紙張表面的色差、臟污點、破損，紙制品表面的壓痕、凸起，玻璃等非金屬制品表面的雜質、破損、污點、平整度等。

 

       缺陷部分是否上報時，系統算法主要有增加比對次數和范圍（Multi check）增加對比次數，也就是比對的維度從一維擴展到二維，甚至三維。以下圖為例，當要判定紅色單元是否為缺陷時，通常的算法是縱向或橫向的一維比較，隨著算法的邏輯關系的不斷優化，先進行縱向重復模板對比，再增加橫向，對角線，甚至更外圍的模板比較，可以大大提高檢測結果的準確度。
       一種光源檢測時所得到的信息往往是有限的，將多種光源掃描的信息合并在一起綜合判定，會進一步提高判定的準確性。其中，典型的多角度判定方法之一是多重閾值設定模式（MTS：multi Thresholds system），針對不同缺陷物質的特性對不同波長光的敏感度不同分別設定閾值，一般采集不同光學波長下的灰階值，并追加三者之間判定的邏輯關系達到提高檢出正確性。
       在實際應用中，將以上方法相結合，通過對采集圖像進行預處理去噪，對影響增強，進行多重邏輯關系判定可以達到很好的效果。
       CMOS面掃描圖像傳感器數據傳輸速度更快，單位時間內完成的數據采集量更多，同時，搭配高效率，長壽命和均勻性好的LED光源，滿足了CMOS圖像傳感器快速移動時積累電荷的需求，降低了平臺移動精度的需求，所以，更符合目前顯示行業生產節拍（TACT time）越來越快的需求。
       在滿足TACT time的需求的同時，同一次掃描中可以實現多種光源的連續切換使用，為缺陷判定提供了更豐富的數據信息，提高了檢出的準確性，硬件設計方面，澤聯控股雷克斯托將面掃描CMOS圖像傳感器與高穩定性LED光源進行了高度集成。模組化的設計讓安裝調試更便捷，光學校正更快，因易于維護和診斷得到了業內的廣泛認可。