我们曾经讲过视觉检测的工作原理，是要多个系统协同作用、共同工作，得出测量结论。那么，一个典型的视觉检测系统主要有哪些结构组成呢？按先今的分类，一个典型的机器视觉系统主要包括五大块，分别是照明、镜头、相机、图像采集和视觉处理器。照明是影响白页检测机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。照明系统可以将被测物特征大化，并减少相应的背景中对比物的影响，使高速相机可以清晰地“看见”被测物。高对比的图像可以降低系统难度并提高系统的稳定性；反之，低对比的图像会增加系统的处理时间并使加大系统的复杂度。

白页检测依靠反射光来进行分析和判定，但有时光会受到一些随机因素的干扰而造成误判。如元件焊端有脏物或焊盘侧的印制 线有部分未完全进行涂敷有部分，从而造成搜索不良等。并且检测项目越多，可能造成的误报也会稍多。此类误报属随机误 报，无法消除。基于此，AOI业界普遍存在一个共识，即AOI误报不可避免，但可以减少。业界公认的理想状态下可接收误测为3000PPM以内。

对一个稳定的工艺过程来说，一个重要的因素是元器 件，这不仅与PCB上直接的器件布局有关，而且或多或少 也与“工艺流程设计”有关。元器件的采购趋势是尽 可能地便宜，而不管它在颜色、尺寸等参数上的不同。不 幸的是，这些选择在日后对白页检测或AXI检查过程中造成的影 响往往被忽略了。始终采用同样的材料和产品能够显著地 减少检查时间和误报，而这些问题主要是通过元器件以及 PCB的突然变化而出现的。