因为光学筛选机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，光学筛选机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神经网络优化算法，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神经网络优化算法。

AOI全自动光学检测仪器?有一个较大的缺陷是有一些灰度或者黑影明暗交界线并不是很显著的地区，较为非常容易发生错判的状况，这种也许能够 应用不一样色调的灯光效果来多方面辨别，但不便的或是这些被别的零件遮住到的元器件及其坐落于元器件下边的点焊，由于传统式的AOI只有检验照射光源能够抵达的地区，好像屏蔽掉框肋骨或者其边沿下边的元器件，通常便会由于AOI检测不上而跳开。光学筛选机已变成电子器件加工制造业保证产品品质的关键测试工具和全过程质量管理工具，也是工业生产4.0时期智能制造系统全过程中关键的一环，可以为公司产生实际性的经济收益，提高公司的竞争优势。

灯源是AOI机器设备的双眼，技术的灯源及有效布光计划方案是机器视觉技术的关键技术，分辨监测系统是不是平稳靠谱，灯源能够 说成检验工作能力高低的步。机械设备部件包含检测仪器里的传动系统和电机等构件。机械设备部件的精密度会立即危害光学筛选机的推动配备和检验結果的輸出意见反馈。人体机壳是AOI机器设备全部构件的媒介，是固定不动AOI机器设备构件完成检验作用的构造媒介。