视觉检测AOI（automatically optical inspection）光学自动检测，顾名思义是通过光学系统成像实现自动检测的一种手段，同时也是众多自动图像传感检测技术中的检测技术之一，准确且高质量的光学图像并加工处理是其核心技术点。
图像传感器是AOI系统采集图像的基础。目前市面上大多数厂商选择使用面阵相机，面阵相机通过拍摄一幅一幅的图片达到取像目的，优点是图像的还原性较好，打光角度容易调整，容易得到较清晰的图像，相比线阵相机误判率较低。
主机是运行检测软件系统的平台。不同行业不同工厂生产线对AOI检测设备的需求不同，AOI设备是高度定制化产品，设备厂商往往需要根据下游客户的要求进行主机设备的调整或是软件的二次开发。
在AOI检测中，噪声是造成图像退化的原因之一，其起因是AOI图像在传输过程中，外界杂散光，光电二极管电子噪声及温度，光源的不稳定不均匀，机械系统的抖动，传感器温度等原因导致，这样就会不可避免的使得图像因含有噪音而变得模糊。给图像识别，图像切割等后续处理工作带来了困难。因此，为了获得真实的图像信息，除去噪声的滤波处理必不可少。
表面缺陷检测主要是物体表面局部物理或者化学性质不均匀的区域，比较常见的有金属或者塑料制品表面的划痕（如：手机壳/屏幕表面的划痕）、斑点和孔洞（如：PCB板漏了焊点或者表面多了焊点），纸张表面的色差、脏污点、破损，纸制品表面的压痕、凸起，玻璃等非金属制品表面的杂质、破损、污点、平整度等。
缺陷部分是否上报时，系统算法主要有增加比对次数和范围（Multi check）增加对比次数，也就是比对的维度从一维扩展到二维，甚至三维。以下图为例，当要判定红色单元是否为缺陷时，通常的算法是纵向或横向的一维比较，随着算法的逻辑关系的不断优化，先进行纵向重复模板对比，再增加横向，对角线，甚至更外围的模板比较，可以大大提高检测结果的准确度。
一种光源检测时所得到的信息往往是有限的，将多种光源扫描的信息合并在一起综合判定，会进一步提高判定的准确性。其中，典型的多角度判定方法之一是多重阈值设定模式（MTS：multi Thresholds system），针对不同缺陷物质的特性对不同波长光的敏感度不同分别设定阈值，一般采集不同光学波长下的灰阶值，并追加三者之间判定的逻辑关系达到提高检出正确性。
在实际应用中，将以上方法相结合，通过对采集图像进行预处理去噪，对影响增强，进行多重逻辑关系判定可以达到很好的效果。
CMOS面扫描图像传感器数据传输速度更快，单位时间内完成的数据采集量更多，同时，搭配高效率，长寿命和均匀性好的LED光源，满足了CMOS图像传感器快速移动时积累电荷的需求，降低了平台移动精度的需求，所以，更符合目前显示行业生产节拍（TACT time）越来越快的需求。
在满足TACT time的需求的同时，同一次扫描中可以实现多种光源的连续切换使用，为缺陷判定提供了更丰富的数据信息，提高了检出的准确性，硬件设计方面，泽联控股雷克斯托将面扫描CMOS图像传感器与高稳定性LED光源进行了高度集成。模组化的设计让安装调试更便捷，光学校正更快，因易于维护和诊断得到了业内的广泛认可。
