AOI（自动光学检测）中 AI 训练判定不良的靠谱性总体较高，但也存在一定的局限性。以下是具体分析：
一靠谱性的体现
1.高检出率：通过深度学习智能识别，AOI 可以涵盖所有插件元件的错、漏、反检测，几乎无检测盲区，准确率可达 98% 以上。
2.广泛的检测类型：可以完美对应 PCBA 的各种元件检测，包括错件、漏件、反向、多插、插歪等。
高效性：采用人工智能技术，可以精准定位与精确分类，检测速度可达 450pcs/H。
3.调试方便：采用一键编程，并且可以调取公共数据库节省调试时间，还可以离线调试，生产过程中不影响调参。
4.强大的算法支持：国内首创深度学习算法，结合大数据训练智能模型，首创的卷积神经网络算法在工业领域应用；通过上千万实际元件样本训练算法模型，具有高泛化性；支持用户自定义扩展和训练，可学习进化；超强检出能力，更低误报率。
二局限性的体现
1.数据质量依赖：机器学习模型的性能依赖于高质量的标注数据，而实际生产中获取大量标注数据可能较为困难。
2.模型泛化能力挑战：不同生产环境下的缺陷形态可能差异较大，模型需要具备较强的泛化能力。
3.实时性要求高：AOI 检测通常需要在毫秒级时间内完成，这对模型的运算效率提出了较高要求。
特殊场景误报问题：在一些特殊场景下，如白色板卡上的白色插座、黑色板卡上黑色物料极性等特征比较模糊的情况，可能会出现误报。
总体而言，AOI 中 AI 训练判定不良在大多数情况下是靠谱的，但在实际应用中需要注意数据质量、模型泛化能力和实时性等问题，以确保检测结果的准确性和可靠性。
