目前電子產(chǎn)品外型表面缺陷人工檢查工作量大，效率低而且漏檢率高，迫切需求產(chǎn)品缺陷的自動化檢查；實際檢查中，塑料制品表面在發(fā)光條件下會呈現(xiàn)反光，嚴(yán)重妨礙后續(xù)處理；缺陷微小且與制品顏色對比不比較明顯，采納直截了當(dāng)閾值沒法分割；對于這一現(xiàn)狀將機器視覺技術(shù)與虛擬儀器相結(jié)合，依據(jù)產(chǎn)品缺陷特征，選用合適的發(fā)光方案抑制反光，利用銳化濾波獵取了缺陷位置特征清晰的圖象，并對邊緣模糊缺陷有效分割;識不結(jié)果表明，圖象處理算法平穩(wěn)，對絕大部分缺陷具有良好的檢查效果。
半導(dǎo)體芯片普遍應(yīng)用于各顆領(lǐng)域，各類電子產(chǎn)品，差不多成為經(jīng)濟(jì)進(jìn)展，國家信息內(nèi)容安全的命脈，深刻妨礙著現(xiàn)代人類的生活。在半導(dǎo)體芯片封裝制造過程中，不可幸免地在芯片表面產(chǎn)生各類缺陷，直截了當(dāng)妨礙到芯片的運行效能及壽命。傳統(tǒng)人工目視檢查法差不多難以習(xí)慣半導(dǎo)體芯片封裝制造的高速，高周密度的檢查需求。利用機器視覺技術(shù)對芯片表面缺陷展開檢查，具有無接觸無損傷，檢查周密度高，速度快，平穩(wěn)性高等優(yōu)點。盡管目前基于機器視覺的芯片缺陷檢查技術(shù)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進(jìn)展，但關(guān)于芯片表面的外型缺陷檢查與分類研究尚處于起步。
機器視覺作為一項先進(jìn)自動化檢查技術(shù)，可有效提升成產(chǎn)效率和工業(yè)制造水平，視覺檢查可應(yīng)用于產(chǎn)品外型缺陷自動識不。本文以扣式電池為對象，研究了正負(fù)兩極面的表面外型缺陷檢查方法。 本文設(shè)計了一種基于視覺技術(shù)的扣式電池在線檢查體系，分析了扣式電池金屬表面缺陷成像的難點，研究其視覺成像原理，并設(shè)計了低成本的機器視覺硬件體系;同時開發(fā)了視覺檢查上位機軟件，實現(xiàn)體系操控、圖象處理與識不等作用，并包含可以實時顯示的人機界面。 機器視覺算法是缺陷檢查技術(shù)的關(guān)鍵，本文重點研究了電池表面圖象預(yù)處理、定位和字符校準(zhǔn)、字符區(qū)域定位和分割、缺陷分析和識不等算法。
