功能測試技術的復興是表面貼裝器件和電路板小型化的必然結果。任何系統一旦小到難于探測基內部，所剩下原就只有一些和系統外界打交道的輸入輸出通道了，而這正是功能測試的用武之地。 這一情況，和三四十年以前，功能測試發展的早期一模一樣。然而和過去不同的是，今天功能測試儀器的際標準(如PXI、VXI等)已漸趨成熟，標準儀器模塊和虛擬儀器軟件技術已經普遍使用，這大大增加了未來功能測試儀器的通用性和靈活性，并有助于降低成本。同時，電路板可測試性設計成果、甚至超大規?；旌霞呻娐?/span>的可測試性設計成果都可能被移植到功能測試技術中去。利用邊界掃描技術的標準接口和相應的可測試性設計，功能測試儀和在線測試設備一樣可以用來對系統進行在線編程。無疑，未來的功能測試儀將告訴我們比“合格或不合格”這樣的判語多得多的信息。表面貼裝器件和電路一直處于無休止的小型化進程中，并無情地驅使一些相關測試技術的淘汰和演變。在電子產品小型化的進化壓力之下，技術也像物種一樣，遵循著“適者生存”的簡單法則。留心看看測試技術的發展之路，可以幫助我們預測未來。

自從表面貼裝技術smt開始逐漸取代插孔式安裝技術以來，電路板上安裝的器件變得越來越小，而板上單位面積所包含的功能則越來越強大。 就無源表面貼裝器件來說，十年前鋪天蓋地被大量使用的0805器件，今天的使用量只占同類器件總數的大約10%;而0603器件的用量也已在四年前就開始走下坡路，取而代之的是0402器件。目前，更加細小的0201器件則顯得風頭日盛。從0805轉向0603大約經歷了十年時間。無疑，我們正處在一個加速小型化的年代。再來看表面貼裝的集成電路。從十年前占主導地位的四方扁平封裝(QFP)到今天的芯片倒裝(FC)技術，其間涌現出五花八門的封裝形式，諸如薄型小引腳封裝(TSOP)、球型陣列封裝(BGA)、微小球型陣列封裝(μBGA)、芯片尺度封裝(CSP)等?？v觀芯片封裝技術的演變，其主要特征是器件的表面積和高度顯著減小，而器件的引腳密度則急聚增加。以同等邏輯功能復雜性的芯片來講，倒裝器件所占面積只有原來四方扁平封裝器件所占面積的九分之一，而高度大約只有原來的五分之一。 微型封裝元件和高密度PCB帶來測試新挑戰 表面貼裝器件尺寸的不斷縮小和隨之而來的高密度電路安裝，對測試帶來了極大的挑戰。傳統的人工目檢即使對于中等復雜程度的電路板(如300個器件、3500個節點的單面板)也顯得無法適從。曾經有人進行過這樣的試驗，讓四位經驗豐富的檢驗員對同一塊板子的焊點質量分別作四次檢驗。結果是，一位檢驗員查出了其中百分之四十四的缺陷，二位檢驗員和一位的結果有百分之二十八的一致性，三位檢驗員和前二位有百分之十二的一致性，而四位檢驗員和前三位只有百分之六的一致性。這一試驗暴露了人工目檢的主觀性，對于高度復雜的表面貼裝電路板，人工目檢既不可靠也不經濟。而對采用微小球型陣無封裝、芯片尺度封裝和倒裝芯片的表面貼裝電路板，人工目檢實際上是不可能的。

不僅如此，由于表面貼裝器件引腳間距的減小和引腳密度的增大，針床式在線測試也面臨著“無立錐之地”的困境。據北美電子制造規劃組織預計，在2003年后利用在線測試對高密度封裝的表面貼裝電路板檢測將無法達到滿意的測試覆蓋率。以1998年100%的測試覆蓋率為基準，估計在2003年后這測試覆蓋率將不足50%，而到2009年后，測試覆蓋率將不足10%。至于在線測試技術還存在的背面電流驅動、測試夾具費用和可靠性等問題的困擾，已無需再更多考慮僅僅因為未來不足10%的測試覆蓋率，就已經注定了這一技術在今后的命運。 那么，在人類目力無法勝任，機器探針也無處觸及的情況下我們能否把電路板交給后的功能測試?我們能否忍受好幾分鐘的測試卻只知道電路板是發了是壞，卻不知道這“黑箱”里究竟發生了什么?光學檢測技術帶來測試新體驗技術的發展絕不會因為上述困難就停滯不前，測試檢驗設備制造商推出了像自動光學檢驗設備和X-射線檢驗設備這樣的產品來應對挑戰。 事實上，這兩種設備在被大量用于電路板制造工業以前，就已經在半導體芯片制造封裝過程中得到了廣泛的應用。不過，它們還需要進一步的創新才能真正應對由表面貼裝器件小型化和高密度電路板帶來的測試困難。 與此同時，業界主要的在線測試和功能測試設備廠商已經無法滿足未來發展的趨勢。他們采取的對策是通過并購相對較小的自動光學檢驗設備和X-射線檢驗設備廠商，來使自己迅速掌握相關的技術并很快地切入市場。 無論是自動光學檢驗技術還是自動X-射線檢驗技術，盡管它們可以幫助完成人工目檢難以勝任的工作，其可靠性還不完全令人滿意。這些技術都高度依賴計算機圖像處理技術，如果原始的光學圖像或X-射線圖像提供的信息不足，又或者圖像處理算法不夠有效，就可能導致誤判。所幸的是，工程師在光學和X-射線技術應用方面已經積累了相當豐富的經驗，所以在未來幾年里，預計高分辨率電路板光學圖像和真三維X-射線圖像生成方面的技術還將有所進展。

另外，今天相對廉價的存儲和計算技術，使得處理大容量圖像信息成為可能。這一領域亟待創新的是圖像處理的算法，以及將基本的圖像增強有力和模式識別技術懷專家系統相結合。這些專家系統以電路板的計算機畏助設計和制造數據(CAD-CAM)為基礎，結合生產線上的經驗數據，可以進行自我學習，并自我完善檢驗判別的算法。這一領域的另一個可能的發展方向是拓展使用光譜的范圍，目前業界已經開始嘗試對板子在加電的情況下，捕捉并分析電路板的紅外圖像。通過將紅外圖像和標準圖象進行比較，找出“過熱”或“過冷”的點，從而反映出板子的制造缺陷。