蕪湖機器視覺檢測設(shè)備來電咨詢「環(huán)奧智能設(shè)備」

在工業(yè)生產(chǎn)與制造中，產(chǎn)品經(jīng)常會有一些不良品出現(xiàn)，比如外觀毛刺缺表面陷瑕疵等問題，會直接影響到產(chǎn)品的使用以及給企業(yè)帶來不可估量的影響。表面缺陷怎么篩選呢，可以直接利用表面缺陷視覺檢測設(shè)備來自動化篩選，將良品與不良品篩選出來。

在生產(chǎn)過程中涉及產(chǎn)品的檢測和識別等等，如食品質(zhì)量檢查和封裝帶印刷質(zhì)量檢測、飲料瓶蓋的自動裝配完整性檢查、印刷電路板檢驗、紡織品外觀瑕疵檢測等。然而流水線生產(chǎn)過程的各道工序中，不可避免生產(chǎn)出表面有瑕疵的產(chǎn)品。及時發(fā)現(xiàn)并清除這些不合格產(chǎn)品，不但可以保證產(chǎn)品的安全和質(zhì)量，而且利于生產(chǎn)效率大幅提高。因此表面瑕疵檢測技術(shù)受到越來越多廠家的關(guān)注。傳統(tǒng)的生產(chǎn)線產(chǎn)品檢測方法是一種通過人眼的隨機抽樣方法，通過觀察目標(biāo)產(chǎn)品和正i品表面的差異來判斷是否合格，手動剔除不合格產(chǎn)品。這種檢測方式已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)的需求，無法實現(xiàn)工作的連續(xù)和穩(wěn)定，導(dǎo)致生產(chǎn)效率大大降低。

我國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)正在飛速發(fā)展，半導(dǎo)體封裝是影響半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展的非常重要的一個環(huán)節(jié)，半導(dǎo)體的封裝技術(shù)的優(yōu)劣是至關(guān)重要的競爭因素。如今在電子制造領(lǐng)域，小到電容、電阻、連接器等元器件，大到鍵盤、PC板、硬盤等在電子制造行業(yè)鏈條的各個環(huán)節(jié)，幾乎都能看到機器視覺檢測的身影。

在實際應(yīng)用中，機器視覺檢測系統(tǒng)可以快速檢測排線的順序錯誤，電子元器件是否錯裝漏裝，接插件及電池尺寸是否合規(guī)等。而在半導(dǎo)體工業(yè)上的應(yīng)用很早就開始了，在半導(dǎo)體工業(yè)大規(guī)模集成電路日益普及的帶動下，行業(yè)內(nèi)對產(chǎn)量的要求和質(zhì)量的苛求日益劇增。在需要減少生產(chǎn)力成本的前提下，機器視覺技術(shù)就扮演著不可缺少的角色，對機器視覺技術(shù)的要求也不斷推陳出新。

根據(jù)《中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》提出到2020年，我國集成電路產(chǎn)業(yè)銷售收入年復(fù)合增長率為20%，達(dá)到9300億元，我們預(yù)計其對機器視覺的需求增速將保持在22%左右，到2020年半導(dǎo)體領(lǐng)域?qū)C器視覺的需求規(guī)模達(dá)到30億元。

利用視覺檢測設(shè)備對金屬表面劃痕進(jìn)行缺陷檢測

在工業(yè)檢測中圖像的多樣性，對于每一種圖像，都要經(jīng)過分析綜合考慮各種手段來進(jìn)行處理達(dá)到效果。一般來說，劃痕部分的灰度值和周圍正常部分相比要暗，也就是劃痕部分灰度值偏?。欢?，大多都是在光滑表面。在精密儀器制造中，金屬表面的細(xì)淺劃痕是很難檢測的，卻又不失不可忽視的。采用機器視覺檢測技術(shù)對其進(jìn)行自動監(jiān)測對于提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率有著重要的意義。在分析細(xì)淺劃痕形狀特征的基礎(chǔ)上，設(shè)計一組多尺度多放心的形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素，并通過多尺度多方向變化的構(gòu)建形態(tài)學(xué)劃痕指數(shù)，以突顯劃痕、進(jìn)而實現(xiàn)細(xì)淺劃痕的檢測。

采用機器視覺和人工智能技術(shù)對金屬表面的缺陷進(jìn)行自動檢測，已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于機械零配件生產(chǎn)的各個領(lǐng)域，如表面凹坑檢測、尺度表面缺陷檢測、銅帶表面瑕疵檢測等。金屬表面劃痕作為一種常見的表面缺陷引起了廣泛的關(guān)注。目前的細(xì)淺劃痕是金屬表面做常見的缺陷，視覺檢測圖像的光照條件不同，劃痕長短也是不一的，常出現(xiàn)的特征如下：

1、 劃痕淺，劃痕區(qū)相的亮度對于臨近的費劃痕區(qū)偏亮，但與整個圖像的亮區(qū)相比，亮度相當(dāng)。

2、 劃痕形狀細(xì)長，成狹長帶狀。

3、 劃痕具有明顯的方向性，盡管具體方向不確定

4、 長度、粗細(xì)變化明顯。