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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，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。

如元件焊端有脏物或焊盘侧的印制线有部分未完全进行涂敷有部分露出来了，自动光学检测机，从而造成搜索不良等。并且检测项目越多，可能造成的误报也会稍多。此类误报属随机误报，自动光学检测机哪家好，无法消除。

基于此，AOI业界普遍存在一个共识，即AOI误报不可避免，但可以减少。业界公认的理想状态下可接收误测为3000PPM以内，现在人工智能的发展，机器视觉已引入深度学习算法，将会减少AOI检测误判，后面我们再与大家一起交流人工智能新技术AOI设备，智能图像分析技术的深度学习算法。

当某一物体聚焦清晰时，从该物体前面的某一段距离到其后面的某一段距离内的所有景物也都是相当清晰的。成像相当清晰的这段从前到后的距离就叫做景深。说得通俗一点，自动光学检测机价格，景深就是照片上图像前后的清晰范围。

我们知道，自动光学检测机公司，在精准调焦的主体前后，还会有一段相对比较清晰的范围。比如拍摄时向某人物对焦，那么该人物必然处于清晰点上，而此时在他前后的一丛矮树和一间房子也相对比较清晰。