傳統AOI (自動光學檢查) 自動光學檢測是指通過光學成像的方法獲得被測對象的圖像，經過特定處理算法處理及分析，與標準模板圖像進行比較，獲得被測對象缺陷的一種檢測方法。

現在AOI設備發展不但是3D AOI，而且是人工智能視覺技術革新，是時代性的，革命性的。

隨著機器視覺技術的不斷發展，系統在不需要計算機編程的情況下也可以具有分析和分類對象的能力。而人工智能（AI）和深度學習是推動機器視覺發展的重要技術手段。

軟件運算法則很多，有灰度相關法（又叫灰度提取法）、邊緣識別法、固態建模法、統計外形建模法和Topological modeling等等。

灰度相關法的缺點在于受光線明暗度的影響較大，容易產生誤判。但隨著光源設計的日益完善，這一影響現在較小。

邊緣識別法的缺點在于被檢測物的邊緣往往不是一條標準的直線，只有通過降低像元尺寸來達到提高檢測效果的目的，但其效果也不十分理想。

AOI光學檢測設備是影像測量技術的階段，具有高度智能化與自動化特點。其優異的軟硬件性能讓坐標尺寸測量變得便捷而愜意，擁有基于機器視覺與過程控制的自動學習功能，依托數字化儀器高速而精準的微米級走位，可將測量過程的路徑，對焦、選點、功能切換、人工修正、燈光匹配等操作過程自學并記憶。AOI光學檢測設備可以輕松學會操作員的所有實操過程，結合其自動對焦和區域搜尋、目標鎖定、邊緣提取的模糊運算實現人工智能，可自動修正由工件差異和走位差別導致的偏移實現精準選點，具有高精度重復性。