目前市面上，我们发现一个现象，众多生产制造企业，特别是在SMT车间，大多选择离线AOI设备。我们都知道，离线AOI虽然价格便宜，但是需要一个专人负责一台AOI，人力成本高。却还是这样选择，为什么呢？
现在生产制造企业的转型，已经不是大规模的生产方式。而是多品种，小比量生产。以产品齐套为目的，快速出成品抢占市场的方式。。
而传统AOI的算法，不管是图片对比还是矢量分析，在做程序方面，简单的产品也需要一个小时，稍复杂产品，两个小时的程序制做时间。试想，一个几百到一千的批量，一台在线AOI将整个生产线处于停止状态，就不难想象很多企业的明智之举就是选用离线AOI。
另外一方面，AOI的误判，也是制约在线AOI的使用。使用在线AOI，但误判率高，也是需要一个人专职在AOI工位。人员没节约，影响线体节拍，选择在线AOI，很多加工厂已经让昂贵的AOI变成一个明符其的高级接驳台。
然而，目前在AOI行业出现了一个新的算法，给整个电子制造行业带来了福音。解决了最让人头痛的两大问题，程序编制和误判率。
卷积神经网络可以处理图像以及一切可以转化成类似图像结构的数据。相比传统算法和其它神经网络，卷积神经网络能够高效处理图片的二维局部信息，提取图片特征，进行图像分类。通过海量带标签数据输入，用梯度下降和误差反向传播的方法训练模型。
