随着计算机的快速发展，AOI也采用了目前许多成熟的图像分析技术，包括模板匹配法(或自动对比)、边缘检测法、特征提取法(二值图)、灰度直方图法、傅里叶分析法、光学特征识别法等，每个技术都有优势和局限。
模板比较法通过获得物体图像，如片状电容或QFP，并用该信息产生一个刚性的基于像素的模板。在检测位置的附近，传感器找出相同的物体。当相关区域中所有点进行评估之后，找出模板与图像之间有最小差别的位置停止搜寻。AOI系统为每个要检查的物体产生这种模板，通过在不同位置使用相应模板，建立对整个板的检查程序，来查找所有要求的元件。
但是由于元件检测图像很少完全匹配模板，所以用两种方法来解决这个问题：①可以用一定数量的容许误差来确认匹配的，如果模板太僵硬，可能产生对元件的“误报”;如果模板松散到接受大范围的可能变量，也会导致“漏报”;②可以根据同类的众多良品进行标准模板的计算，或者叫“特征元件”，这样可以最大限度提取该类元件的共性特征，从而降低误报率。
将几种成熟的、流行的图像分析技术结合在一个“处方”内，形成一个运算法则，特别适合于特殊元件类型。在有许多元件的复杂板上，传统的AOI，可能形成众多的不同运算法则，要求工程师在需要改变或调整时做大量的重新编程。
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