因果檢測方法：從因果圖生成的測試用例（局部,組合關系下的）包括了所有輸入數據的取TRUE與取FALSE的情況，構成的測試用例數目達到較少，且測試用例數目隨輸入數據數目的增加而線性地增加。前面因果圖方法中已經用到了判定表.判定表（Decision Table）是分析和表達多邏輯條件下執行不同操作的情況下的工具。在程序設計發展的初期，判定表就已被當作編寫程序的輔助工具了。由于它可以把復雜的邏輯關系和多種條件組合的情況表達得既具體又明確。檢測設備的精確性對產品質量至關重要。檢測定制價格
在制造工藝，特別是在測試中，不斷增加的PCBA復雜性和密度不是一個新的問題。意識到的增加ICT測試夾具內的測試針數量不是要走的方向，我們開始觀察可代替的電路確認方法。看到每百萬探針不接觸的數量，我們發現在5000個節點時，許多發現的錯誤（少于31）可能是由于探針接觸問題而不是實際制造的缺陷（表一）。因此，我們著手將測試針的數量減少，而不是上升。盡管如此，我們制造工藝的品質還是評估到整個PCBA。我們決定使用傳統的ICT與X射線分層法相結合是一個可行的解決方案。嘉興尺寸檢測系統定制線路板檢測：對印刷電路板進行電氣特性、物理特性等方面的全方面檢測。
劃分等價類，等價類是指某個輸入域的子集中.在該子集中中，各個輸入數據對于揭露程序中的錯誤都是等效的.并合理地假定：測試某等價類的表示值就等于對這一類其它值的測試.因此，可以把全部輸入數據合理劃分為若干等價類，在每一個等價類中取一個數據作為測試的輸入條件，就可以用少量表示性的測試數據.取得較好的測試結果.等價類劃分可有兩種不同的情況：有效等價類和無效等價類。有效等價類：是指對于程序的規格說明來說是合理的，有意義的輸入數據構成的集中.利用有效等價類可檢驗程序是否實現了規格說明中所規定的功能和性能。無效等價類：與有效等價類的定義恰巧相反。設計測試用例時，要同時考慮這兩種等價類.因為，軟件不只要能接收合理的數據，也要能經受意外的考驗.這樣的測試才能確保軟件具有更高的可靠性。
Blob檢測，根據上面得到的處理圖像，根據需求，在純色背景下檢測雜質色斑，并且要計算出色斑的面積，以確定是否在檢測范圍之內。因此圖像處理軟件要具有分離目標，檢測目標，并且計算出其面積的功能。Blob分析（Blob Analysis）是對圖像中相同像素的連通域進行分析，該連通域稱為Blob。經二值化（Binary Thresholding）處理后的圖像中色斑可認為是blob。Blob分析工具可以從背景中分離出目標，并可計算出目標的數量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關斑點間的拓撲結構。在處理過程中不是采用單個的像素逐一分析，而是對圖形的行進行操作。圖像的每一行都用游程長度編碼（RLE）來表示相鄰的目標范圍。這種算法與基于象素的算法相比，較大程度上提高處理速度。重量檢測：采用高精度天平，對產品重量進行精確測量，確保產品一致性。
盡管機器視覺系統可以區分因縮放，旋轉和姿勢變形而導致的零件外觀變化，但是復雜的表面紋理和圖像質量問題仍然帶來了嚴峻的檢查挑戰。 單憑機器視覺系統無法評估在視覺上非常相似的圖像之間存在巨大差異和偏差的可能性。基于深度學習的系統非常適合復雜的視覺檢查, 深度學習擅長解決復雜的表面和外觀缺陷，例如旋轉，刷過或發亮的零件上的劃痕和凹痕。 無論是用來定位，識別，檢查或分類感興趣的特征，基于深度學習的圖像分析在概念化和泛化零件外觀的能力上都與傳統的機器視覺有所不同。及時的檢測與反饋有助于生產過程的優化。檢測定制價格
合格的檢測流程可保障產品的符合標準。檢測定制價格
機器視覺處理流程：AVI的主要價值是軟件層，其主要是計算機視覺技術。自動化視覺檢查系統的軟件部分需要先進的圖像分析算法和繁重的編程。開發流程思維導圖，為了維持高速度的圖像處理，通常必須在高配資源計算機上部署訓練有素的深度學習模型。 例如，必須使用GPU才能實時獲得結果。工業4.0部署在所謂的“智能工廠”毫無疑問，機器視覺和深度學習將成為工業4.0這場工業革新不可或缺的一部分，它將把全球制造商推向更高的效率和生產力水平。檢測定制價格