重庆3C电子商品外型缺陷检测装备

2021-01-03 10:01:31 0

  目前电子产品外型表面缺陷人工检查工作量大,效率低而且漏检率高,迫切需求产品缺陷的自动化检查;实际检查中,塑料制品表面在发光条件下会呈现反光,严重妨碍后续处理;缺陷微小且与制品颜色对比不比较明显,采纳直截了当阈值没法分割;对于这一现状将机器视觉技术与虚拟仪器相结合,依据产品缺陷特征,选用合适的发光方案抑制反光,利用锐化滤波猎取了缺陷位置特征清晰的图象,并对边缘模糊缺陷有效分割;识不结果表明,图象处理算法平稳,对绝大部分缺陷具有良好的检查效果。

  半导体芯片普遍应用于各颗领域,各类电子产品,差不多成为经济进展,國家信息内容安全的命脉,深刻妨碍着现代人类的生活.在半导体芯片封装制造过程中,不可幸免地在芯片表面产生各类缺陷,直截了当妨碍到芯片的运行效能及寿命。传统人工目视检查法差不多难以习惯半导体芯片封装制造的高速,高周密度的检查需求.利用机器视觉技术对芯片表面缺陷展开检查,具有无接触无损伤,检查周密度高,速度快,平稳性高等优点.尽管目前基于机器视觉的芯片缺陷检查技术在芯片打印字符,引足外型外形尺寸部位等方面的研究已取得很好的进展,但关于芯片表面的外型缺陷检查与分类研究尚处于起步。
  机器视觉作为一项先进自动化检查技术,可有效提升成产效率和工业制造水平,视觉检查可应用于产品外型缺陷自动识不。