AOI视觉检测分为两部分：光学部分和图像处理部分。
AOI视觉检测设备可放置在***T生产线的线路板锡膏印刷后和回流焊前、焊后的不同位置。
AOI视觉检测设备放置在锡膏印刷后检测内容：焊膏量过多，过少，瑕疵检测，焊膏图形的位置有无偏移，焊膏图形之间有无粘连；
AOI视觉检测设备放置在**t贴装后，织物瑕疵检测，回流焊接前检测内容：元件贴错、移位、贴反（如电阻翻面）、元件侧立、元件丢失、极性错误、贴片压力过大造成焊膏图形之间粘连等。
AOI视觉检测设备放置在回流焊炉之后检测内容：可检测元件贴错、元件移位、元件贴反（如电阻翻面）、元件丢失、极性错误、焊点润湿度、焊锡量过多、焊锡量过少、漏焊、虚焊、桥接、焊球（引脚之间的焊球）、元件翘起（竖碑）等焊接缺陷。
AOI视觉检测设备可检测的焊接缺陷种类：Missing缺件、reverse极性、reverse元件翻面、OCR字符识别、nosolder缺锡./多锡、bridge桥接、shift偏移、other。
机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，硬盘检测瑕疵，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如二乘法匹配之类的数值计算程序。70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：①目标制导的图像处理；②图像处理和分析的并行算法；③从二维图像提取三维信息；④序列图像分析和运动参量求值；⑤视觉知识的表示；⑥视觉系统的知识库等。
与颜色检测仪器相关的行业是色卡，它是一种国际通用的颜色语言，瑕疵检测仪，不用确认实物样板，直接报出某种色卡的号码，就知道这种颜色的标准。色卡有美国PANTONE色卡、德国RAL色卡、日本DIC色卡等。颜色检测仪器应用在如下四大行业的颜色管理领域：纺织、服装、印染行业；塑胶、电子产品行业；油漆、油墨行业；印刷、纸品制造行业。新兴的摄像头检测、摄影等行业，学校教学用实验室仪器也有采用。
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