AOI（自动光学检测）作为现代制造业中精密质量控制的代表性技术，其核心在于通过机器视觉系统构建一套标准化、流程化的缺陷识别体系。这一流程以光学成像为基础，结合算法分析与自动化反馈机制，形成闭环的检测逻辑，最终实现生产环节中质量控制的精准化与效率化。

AOI的流程始于高精度的光学成像系统，而判定逻辑是AOI流程的决策核心。AOI流程机器视觉检测系统依据预设的缺陷分类规则（如尺寸超差、形状异常）进行分级判定，同时结合概率模型减少误报率。判定结果通过工业总线（如EtherCAT）实时反馈至生产线，触发分拣、报警或工艺参数调整。部分先进AOI流程机器视觉检测系统还具备自学习功能，如DLIA工业缺陷检测，它就是通过持续积累缺陷数据优化算法模型，形成动态迭代的检测能力。

未来，AOI流程机器视觉检测的演进将聚焦于多模态融合与智能化升级。高光谱成像可同时获取物质成分与表面形貌信息，弥补传统RGB相机的局限性；3D结构光技术则能量化检测对象的立体形变。此外，边缘计算与云端协同架构的引入，可突破本地算力限制，实现跨产线的数据联动与全局质量控制，为智能制造提供可量化、可追溯的质量保障基础。