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相机是一个光电转换器件，它将光学成像系统所形成的光学图像转变成视频/数字电信号。相机通常由的光电转换器件、外围电路、输出/控制接口组成。目前的光电转换器件为CCD，其特点是以电荷为信号，而不像其他器件输出电流或者电压信号。上世纪90年代，一种新的图像传感器开始兴起，这种相机称为CMOS相机。对相机除了考察其光电转换器件外，还应考虑系统速度、检测的视野范围、系统所要达到的精度等因素。

从硬件平台的角度说，计算机在CPU和内存方面的改进给视觉系统提供了很好的支撑，多核CPU配合多线程的软件可以成倍提高速度。伴随DSP、FPGA技术的发展，嵌入式处理模块以其强大的数据处理能力、集成性、模块化和无需复杂操作系统支持等优点而得到越来越多的重视。

总体而言，机器视觉是一个光机电计算机高度综合的系统，其性能并不仅仅由某一个环节决定。每一个环节都很，也未必意味着终性能的满意。系统分析和设计是机器视觉系统开发的难点和基础，也是许多开发商所不擅长的，急需加强。

随着PCB板密度增加以及元件尺寸的减小，元件贴装工艺的性能逐渐到达极限，提高贴装性能成为在大规模生产中实现高成品率的关键。造成成品率低的原因比较复杂，其中之一是贴装不能够完成得很好，因此为实现无缺陷组装经常需要对贴片机的X-Y数据进行调整。缺陷可能会由于各种原因而产生，如果不能迅速纠正，这些缺陷很快就会给制造商增加很多测试-调整-再测试工作量，从而产生限制工厂产量的“瓶颈”。

发现缺陷是AOI的一个重要功能，但减少缺陷的产生更加重要。数字分析表明，当元件密度增加时不管缺陷率是增加还是保持不变，成品率都会大大降低。因此对贴装工艺进行分析是减少缺陷基本的一步, 可以用统计分析来确定生产过程中会导致缺陷发生的一些倾向，但关键还是要能以的时间进行纠正，以避免出现影响产能的“瓶颈”现象。

不管采用哪种方法对贴装过程进行闭环控制，都必须要考虑到与贴放过程有关的缺陷同时还和贴装元件(尺寸、形状及不同外形)、PCB板(线路图案、阻焊层对位、基准点状况及板子翘曲程度)以及贴装设备本身(X-Y-θ的***误差)等都有关。