描述这些概念背后的潜在科学更为简单。例如，在传统的机器视觉系统中，可能需要读取零件上的条形码、判断其尺寸或检查其是否有缺陷。为此，3D AOI，系统集成商通常使用现成的软件，这些软件提供了标准工具。例如，可以部署这些工具来确定数据矩阵代码，或者使用图形用户界面来测量零件尺寸的工具集。
因此，部件的测量可以分为好或坏，这取决于它们是否符合某些预定标准。与这种测量技术不同，所谓的“深度学习”工具更好地归类为图像分类器。与专门读取条形码数据的软件不同，它们被设计用于确定图像中的对象是存在还是好或坏。因此，这些工具是互补的。
在人类历史发展前期，生产力的增长几不可察，生活水平的提升也非常缓慢。而从200多年前开始，生产力发生了飞跃性变化，这一翻天覆地的变化得益于工业革命。如果将工业的发展历史分成4个时代，那么工业革命1.0使机器生产代替了手工劳动； 工业革命2.0实现了流水线生产；工业革命3.0实现了自动化生产。工业生产方式则依次经历了机械化、流水线生产、自动化。
人认识物体是通过光线反射回来的量进行判断，反射量多为亮，3D AOI厂家，反射量少为暗。AOI与人判断原理相同。
AOI通过人工光源LED灯光代替自然光，光学透镜和CCD代替人眼，把从光源反射回来的量与已经编好程的标准进行比较、分析和判断。
对AOI来说，3D AOI厂，灯光是认识影象的关键因素，但光源受环境温度、AOI设备内部温度上升等因素影响，不能维持不变的光源，因此需要通过“自动跟踪”灯光“透过率”对灯光变化进行智能控制。
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