AOI矢量分析與FPC檢測多年證明可以完美實現檢測；不僅解決了FPC焊接變形后的有效檢驗問題，也降低人工成本，提高了品質保障，同時杜絕人工檢驗的多因素影響，為了說明這個問題，下面我們來特別說明aoi矢量分析與FPC檢測之間的關系。

FPC又叫撓性線路板,軟性線路板,柔性印刷電路板,簡稱軟板或FPC,是英文Flexible Printed Circuit的簡稱,隨著科技的不斷發展,用戶對數碼產品的輕巧，小型，便攜的生活生產需要被廣泛運用在手機、筆記本電腦、PDA、數碼相機等消費類電子數碼產品中。其中FPC具有的可撓性(自由彎曲、折疊、卷繞),配線密度高、重量輕、厚度薄的特點被充分發揮出來。同時在生產中柔性電路板(FPC)的組裝工時短,體積比PCB小,重量比PCB(硬板)輕,厚度比PCB薄等特點也是顯而易見的，但是缺點也是很致命的，那就是在回流焊接過程中FPC幾乎都會有不同程度的變形，這樣就給設備aoi檢測提出了更高的要求。

目前通用的aoi自動光學檢測設備用的都是像素對比的圖像處理方式，但是FPC的變形卻是整體變形，不僅僅局限于一個像素點，這也是為什么，剛出回流焊時，AOI檢測誤報率高的原因之一，現階段市面上流行的aoi設備幾乎是清一色的圖像對比方式(像素對比)，在FPC檢驗過程中，面對整體變型的事實，就意味著，需要檢驗的板與編程設定的檢驗標準大相徑庭，要么放低檢驗標準，又害就是漏檢；要么誤報率高，不用aoi設備檢驗好像更快？這個aoi檢驗難題就是矢量分析型aoi需要解決的問題，提取元件或FPC特征然后進行矢量化得到數學的方程式，然后根據方程式計算FPC的整體變化是不是在實際焊接過程中造成的FPC材料變形，還是焊接品質中的零件缺陷缺件，焊點缺陷等都能夠很好的給出智能化補償，真正實現aoi檢測的智能化和全自動判斷操作。

有些朋友可能會問aoi矢量分析技術能否完全解決了這個難題？aoi特征矢量的工作原理又是怎樣的呢？其實在前面的章節我們有介紹到這個部分，關于矢量分析原理方面的問題， 簡單來說：aoi特征矢量分析技術是通過對圖像的矢量化(邊緣特征提取法)得到元件輪廓特征，然后通過數學方程式的計算處理得出圖像在變形過程中可能的外觀變化數據，在檢驗過程中給予修正，因此得到一個比較真實的焊接板面數據，從而提高檢驗精度。這也是目前矢量分析技術優于其他aoi算法的關鍵所在。