目前電子��(chǎn)品外觀表面缺陷人工檢測工作量大,效率低而且漏檢率高,迫切需求產(chǎn)品缺陷的自動化檢��;實際檢測��,塑料制品表面在光照條件下會出��(xiàn)反光,��(yán)重影響后��(xù)處理;缺陷微小且與制品顏色對比不明��,采用直接閾值無法分��;針對這一��(xiàn)狀將機器視覺技��(shù)與虛擬儀器相��(jié)��,根據(jù)��(chǎn)品缺陷特��,選擇合適的光照方案抑制反��,利用銳化濾波獲取了缺陷部位特征清晰的圖像,并對邊緣模糊缺陷有效分割;識別��(jié)果表��,圖像處理算法��(wěn)��,對絕大部分缺陷具有良好的檢測效果��

半導(dǎo)體芯片廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)��,各類電子��(chǎn)��,已經(jīng)成為��(jīng)濟發(fā)��,國家信息安全的命��,深刻影響著現(xiàn)代人類的生活.在半��(dǎo)體芯片封裝制造過程中,不可避免地在芯片表面��(chǎn)生各類缺��,直接影響到芯片的運行效能及壽��.傳統(tǒng)人工目視檢測法已��(jīng)難以適應(yīng)半導(dǎo)體芯片封裝制造的高��,高精度的檢測需��.利用機器視覺技��(shù)對芯片表面缺陷進行檢測,具有無接觸無損傷,檢測精度��,速度��,��(wěn)定性高等優(yōu)��.盡管目前基于機器視覺的芯片缺陷檢測技��(shù)在芯片打印字��,引腳外觀尺寸位置等方面的研究已取得很好的進展,但對于芯片表面的外觀缺陷檢測與分類研究尚處于起步��

機器視覺作為一項先進自動化檢測技��(shù),可有效提高生��(chǎn)效率和工��(yè)制造水��,視覺檢測可應(yīng)用于��(chǎn)品外觀缺陷自動識別。本文以扣式電池為對��,研究了正負兩極面的表面外觀缺陷檢測方法�� 本文��(shè)計了一種基于視覺技��(shù)的扣式電池在線檢測系��(tǒng),分析了扣式電池金屬表面缺陷成像的難點,研究其視覺成像原��,并設(shè)計了低成本的機器視覺硬件系統(tǒng);同時開發(fā)了視覺檢測上位機軟件,實現(xiàn)系統(tǒng)控制、圖像處理與識別等功��,并包含能��?qū)崟r顯示的人機界靀�� 機器視覺算法是缺陷檢測技��(shù)的核��,本文重點研究了電池表面圖像預(yù)處理、定位和字符校正、字符區(qū)域定位和分割、缺陷分析和識別等算����