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发布时间:2021-06-26 02:37:00 作者:迈迅威视觉








为实现图像处理技术在冲压件表面缺陷在线检测中的应用,开发了一套冲压件表面缺陷实时在线快速检测系统。使用基于多模板匹配算法获取图像中冲压件的位置,建立感兴趣区域;提出基于拉普拉斯-高斯(LoG)算子的实时浓淡补正算法实现冲压件表面缺陷的增强;使用大津法和形态学操作实现冲压件表面缺陷位置的提取。系统使用MATLAB实现基于LoG算子的滤波算法;使用LabVIEW实现其余算法,并在其中调用MATLAB脚本节点;使用多线程技术实现的检测算法。经实验,系统能够对生产线上每一个冲压件进行快速检测,并检测出有缺陷的冲压件,整个过程耗时在100ms以内,能够满足在线实时检测需求。
半导体芯片广泛应用于各个领域、各类电子产品,已经成为经济发展、国家信息安全的命脉,深刻影响着现代人类的生活。在半导体芯片封装制造过程中,不可避免地在芯片表面产生各类缺陷,直接影响到芯片的运行效能及寿命。传统人工目视检测法已经难以适应半导体芯片封装制造的高速、高精度的检测需求。利用机器视觉技术对芯片表面缺陷进行检测,具有无接触无损伤、检测精度高、速度快、稳定性高等优点。尽管目前基于机器视觉的芯片缺陷检测技术在芯片打印字符、引脚外观尺寸位置等方面的研究已取得很好的进展,但对于芯片表面的外观缺陷检测与分类研究尚处于起步阶段。
为了不断提高产品质量和生产效率,金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。本针对金属工件表面的多种缺陷,设计了一套能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。 该系统采用黑白面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分,提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求,使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测;采用自动选取图像分割阈值,根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件在图像中的位置、尺寸信息,实现了系统的自动测量;根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈,
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