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发布时间:2021-11-20 16:16:00 作者:迈迅威视觉
为了实现外观缺陷自动检测,研究了基于机器视觉技术的外观缺陷检测系统。首先针对外观缺陷图像特点,分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性,提出基于混合颜色模型的缺陷图像分割方法,实现了外观缺陷快速、准确分割;然后通过分析外观缺陷特点,分别从形状、颜色和纹理共选取了12个类别差异明显的特征参数,提取了外观缺陷特征;后选择BP神经网络作为缺陷分类器,根据经验和实验确定了神经网络结构及参数,并分析了传统BP算法在外观缺陷分类应用中的不足,通过改变收敛标准、自适应调整步长和引入动量项以优化BP算法,改善了神经网络分类效果。
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。
药片在线检测
药品与我们的生活息息相关,药品的出厂要求更是一般行业难以企及,目前市场上大部分药品都是使用称重的方法来检测,首先是检测速度不够快,其次是对于药片表面的一列裂纹等缺陷就很难检测出来,上海迈迅威视觉科技针对药品的缺陷所做的药片缺陷在线检测系统,可以高速,有效地解决这个问题,不仅可以检测药片表面的裂纹,还可以检测药片边缘的缺块等问题。免责声明:以上信息由会员自行提供,内容的真实性、准确性和合法性由发布会员负责,天助网对此不承担任何责任。天助网不涉及用户间因交易而产生的法律关系及法律纠纷, 纠纷由您自行协商解决。
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