快速图象数据处理方法也是视觉检测系统的关键之一。因为AOI检测是根据图象感测器方法获得被测信息内容的，尤其是快速在线监测，图象数据信息有时候是大量的，为达到生产节拍要求，务必选用快速数据处理方法技术性。会选用共享内存、分布式系统运行内存多进程解决、分布式系统电子计算机群集等方法，把极大的图象分时图、分层切分成一小块数据流分析，分散化到群集系统软件各连接点解决。视觉检测针对用时繁杂的优化算法，有时候只靠电子计算机CPU难以达到時间规定，还需配置如DSP、GPU和FPGA等硬件配置解决控制模块，协作完成迅速繁杂的测算难点。
视觉检测的成本高吗？
传统式人力人眼翻阅视觉检测方法主观大，误检、漏验率高的。根据图像处理的视觉检测具备高精度、速度更快、无触碰的优势，可以摆脱人力检验的缺点，在显示屏视觉检测领域有优良的应用前景，过去道的ITO夹层玻璃检验、背光模组检验，到Cell迎合、LCD摸组的COG机器设备、对合迎合、自动切割机、镭射激光探测设备等，都离不了AOI有关机器设备；与此同时LCD和OLED的检验、检测和检修全过程也务必与LCD机器设备的高生产制造速率相符合,这一规定促使LECD和OLED生产商在新式显示屏必须高精密鉴别机器设备，可能带动对AOI的要求。LCD和OLED易受各种各样缺点的危害,在其中很多是因为生产制造中应用的堆积、光刻技术和蚀刻而致。在生产过程中检验和修补这种缺点使生产商可以改善对其生产过程的监控,防止成本费进一步价格昂贵的原材料并大大提高其生产量。
因为视觉检测借助折射光来开展剖析和判断，但有岁月会遭受一些随机因素的影响而导致错判。如元器件焊端有脏污或焊层侧的印刷线有一部分未开展涂覆有一部分外露，进而导致检索欠佳等。而且检验新项目越多，很有可能导致的乱报也会稍多。该类乱报属任意乱报，没法清除。根据此，视觉检测业内普遍现象一个的共识，即AOI乱报难以避免，但能够 降低。业内认可的理想化情况下可接受误测为3000PPM之内。如今人工智能技术的发展趋势，机器视觉技术已引进深度***网络优化算法，可能降低AOI检测错判，后边大家再与大伙儿一起沟通交流人工智能技术新技术应用AOI机器设备，智能化图象剖析技术性的深度***网络优化算法。
