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TDK
对大多数使用AOI进行PCBA检测的制造商而言，真正的痛点不是硬体，而是一款检测软件的编程。
一块新板导入，需要先准备CAD文件、建立元件库，接着一个个人工画框、设定阈值，才能建立一个可用的检测程序，整个过程通常要花上一名专业工程师3~5小时。更麻烦的是，一旦元件换料或工艺变动，整套程序就得重新编一次，所有参数与规则标准都只能依靠工程师的经验累积。
而现在，通过AI自动特征辨识，系统能自己画框、自己设阈值，让原本几小时的编程，缩短到五分钟，真正做到不用CAD、不用元件库，AI自动编程。
传统AOI：依赖CAD与元件库的人工时代
传统AOI的核心逻辑，是「基于规则（Rule-Based）」的检测方式。软件只是依照人为设定的颜色差异与灰度值去比对影像，工程师必须手动定义每个元件的检测区域、颜色范围、极性方向、焊点形态与判断阈值，同时还需要依赖CAD文件提供元件封装与坐标资讯。
这也代表，在检测开始之前，每一块板都必须先完成编程。而一旦遇到换料或工艺变更，工程师又得重新调整或建立新规则。此外，为了避免漏检，工程师往往会将阈值设定得极为严格，结果虽然漏检减少了，却产生了更多误报与误判，导致后续还要花时间进行二次确认与人工筛查。
AI AOI 的现实：还没真正脱离CAD
近年来，许多AOI厂商也开始导入AI技术，标榜能「自动画框」。
但实际使用时，这些系统仍然需要依赖CAD文件中的坐标资讯或既有的元件库，并未真正做到完全自主编程。原因在于，多数所谓的「AI AOI」仍然是以传统规则为基础，AI只是取代了部分人工操作，并未完全改变检测逻辑。
DaoAI AI AOI
以视觉 AI 为核心让 AI 学会自己发现差异
不再依赖预设规则或人工阈值，而是让 AI 直接从影像中「找出差异」。
AI 只需由金版进行拍摄进行建模，AI自动辨别元件位置并且完成画框，学习各种元件、焊点的形状、亮度、纹理与相对位置关系。
当投入新板检测时，AI 会先自动画出元件检测框，提取视觉特征，并在比对时主动找出与标准样本之间的差异区域。
对工厂而言，这样的改变带来两个实际效果：
AI 的反馈学习越用越准
AI AOI 的另一个关键在于「反馈学习」。每一次人工确认的误报可回馈至模型，用以修正判断逻辑。
这代表每一条产线的实际经验，最终都能转化成新的训练数据，让 AI 的判断越来越贴近真实制程。过去需要靠人「经验积累」的部分，现在由 AI 学习完成。
从依赖规则判断的传统 AOI，到能自我判断的 AI AOI，差别不只是流程变快，而是逻辑的改变。AI 不再是辅助工具，而是能主动判断差异、持续优化的检测核心。
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