概况

1. 统计分析模型方法：

图象比照（Image Matching）的处理方法。根据对OK模版与具体图象的比照，求出差别的水平，来开展检验。这类方法对应用工作人员规定低，但适应能力，检验工作能力层面有众多难题。初期，因为开发设计简易，在我国有许多AOI生产商，多方面改进（模版有多副OJ图象累加而成），美名其曰：“统计分析模型”。

2. 逻辑性优化算法方法：

根据优化算法对图象的特点点的提取，来开展检验。这类方法对应用工作人员规定有一定的工作经验。根据优化算法的检验方式历经好多年的发展趋势，早已十分完善平稳，而且在具体应用中获得了非常好的实际效果。被领域顶级的AOI生产商选用。

数据库管理的比照

1. 统计分析模型方法：

在同一基钢板的同样元器件没法统一的库做管理方法。在基钢板A中制做的数据信息没法在基钢板B中启用。制做新基钢板数据监测一直必须用一定总数的基钢板来建立模板数据信息。

2. 逻辑性优化算法方法：

以元器件封装方法作管理方法，元器件封装与元器件原材料号相对性于。同样元器件，不管在同一基钢板中，或不一样基钢板上都可以用同一元器件封装来开展检验。当制做元器件原材料号同样的基钢板数据信息时，只必须简易的连接元器件封装即能够（一般只必须10-二十分钟）。

适应能力的比照

1. 统计分析模型方法：

伴随着基钢板、元器件与助焊膏，乃至炉温曲线的转变，都是会产生具体检验图象的差别。与模版创建时情况出現差别时，设备会产生很多的错判和疏漏，模版务必再次收集。

适应能力差，模版务必时刻升级来紧跟生产流水线别的要素产生转变。模版仅仅对一批基钢板是合理的，模版创建的样版出現很大差别时，没法开展检验。

2. 逻辑性优化算法方法：

因为是获取的元器件特点，有目的性地检验方法，因此 适应能力强，即便 生产制造情况产生变化，依然能够开展平稳靠谱地检验