全自动品检机的检测算法主要包括以下几种：
1. 分析算法：
DRC法：按照一些给定的规则检测图形，如检测PCB电路图形时，会检查所有连线是否以焊点为端点，所有引线宽度、间隔是否不小于某一规定值等。
图形识别法：将AOI系统中存储的数字化图形与实验检测图像进行比较，从而获得检测结果。例如，在检测PCB电路时，会首先根据一块完好的PCB或计算机辅助设计模型建立起检测文件（标准数字化图像），然后与实际数字化图像进行比较。
2. 图像识别技术：
包括模板匹配法（或自动对比）、边缘检测法、特征提取法（二值图）、灰度直方图法、博里叶分析法、光学特征识别法等。这些技术各有优势和局限，适用于不同的检测场景。
3. 传统图像处理方法：
阈值分割法：根据图像中像素的灰度值分布情况，选择一个或多个阈值，将图像中的像素分为目标和背景两类。如果缺陷区域和背景在灰度上有明显差异，可以通过合适的阈值将缺陷提取出来。
边缘检测法：基于图像中物体边缘处灰度变化剧烈的特点进行检测。常见的边缘检测算子有Sobel算子、Canny算子等。在缺陷检测中，物体的缺陷往往会引起边缘的变化，如物体表面的裂纹会导致边缘的不连续，通过边缘检测可以定位这些异常边缘。
形态学处理：基于集合论的图像处理方法，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等操作。在缺陷检测中，形态学处理可用于对阈值分割或边缘检测后的结果进行优化，去除一些伪缺陷或修复缺陷区域的不完整边界。
4. 深度学习算法和模式识别技术：
这些技术能快速、准确地辨识出微小瑕疵，如裂纹、划痕或装配错误等，并即时触发更为智能化的质量控制措施。它们还能对生产过程中的产品数量进行精确统计，为企业提供详尽的质量报告及数据分析。
全自动品检机的检测算法多种多样，包括分析算法、图像识别技术、传统图像处理方法以及深度学习算法和模式识别技术等。这些算法各有特点，可以根据具体的检测需求和设备类型进行选择和应用。
