视觉检测用于易拉罐生产线-视觉检测-迈迅威视觉(查看)

半导体的广泛应用使得人们对其质量要求越来越高。半导体生产过程中塑封表面缺陷的检测得到更多生产厂家的重视。本文对SOT-23封装式半导体的表面塑封缺陷进行了研究，改进并优化半导体质量缺陷检测系统，通过边缘检测算法提取半导体管体的塑封边缘，确定被检管体的位姿，缩小检测范围，使用基于边缘点的模板匹配算法来判断字符的完整性，***后利用差影法准确地检测出塑封缺陷。经工厂试用后，结果显示此系统能有效地检测出表面质量缺陷。


玻璃瓶作为酒饮料的主要包装容器，其产品(特别是瓶口)质量直接影响酒的品质与安全。根据透明玻璃瓶在线检测中缺陷信息弱、生产线抖动等特点，研究与开发了一种基于机器视觉的在线检测系统，应用熵法实现瓶口图像的分割以及改进的Hough变换算法实现瓶口图像的***。实际运行表明，视觉检测，系统动态图像采集效果良好，且图像处理算法快速准确，视觉检测用于玻璃瓶生产线，满足当今高速酒饮料灌装在线检测的要求。




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、***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，视觉检测用于易拉罐生产线，不可避免地在芯片表面产生各类缺陷，视觉检测用于数控机床加工，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。


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