視覺影像檢測出售貨真價實,邁迅威視覺工匠精神

磁性產品自動化檢測，和人工相比，自動化檢測設備有下面幾種優勢：

   1、精度，效快，自動化檢測設備可以快速的對產品進行拍照和分析，比如說比較精密的五金件，可以采用高清相機，精度可達±0.001mm，檢測的速度可以達到300-1200pcs；

   2、相對于人的思維來說，機器檢測的判斷性是客觀的，因為人是會產生疲勞，還有可能被心情等影響到終的判斷結果，但是，機器的判斷就是客觀的，不會因為任何外界的因素影響。自動化檢測的結果更加準確和靠譜，而且機器不會累，可以一直重復性長時間的進行工作。

   3、成本比較低，工廠對檢測人員的招聘、培訓、薪酬等都是需要很高成本低的，如果人員出現了流失，成本就會更大，但是，自動化檢測設備一臺就可以抵好幾個人工，不需要培訓，不需要薪資，不需要擔心人員的流失。不需要休息，可以一直不間斷二十四小時的工作。檢測效率比人工明顯的要高出來很多。所以說，未來的趨勢就是，自動化檢測代替人工檢測這是必然的。

半導體芯片廣泛應用于各個領域、各類電子產品,已經成為經濟發展、國家信息安全的命脈,深刻影響著現代人類的生活。在半導體芯片封裝制造過程中,不可避免地在芯片表面產生各類缺陷,直接影響到芯片的運行效能及壽命。傳統人工目視檢測法已經難以適應半導體芯片封裝制造的高速、高精度的檢測需求。利用機器視覺技術對芯片表面缺陷進行檢測,具有無接觸無損傷、檢測精度高、速度快、穩定性高等優點。盡管目前基于機器視覺的芯片缺陷檢測技術在芯片打印字符、引腳外觀尺寸位置等方面的研究已取得很好的進展,但對于芯片表面的外觀缺陷檢測與分類研究尚處于起步階段。


E型鐵芯是某公司自動化生產線上的重要零件之一，加工過程中主要存在表面切割不平整，表面裂紋和幾何形狀扭曲3種缺陷。為此，文中提出了基于機器視覺的表面缺陷在線檢測方法。由于檢測目標質地為黑色，本系統采用白色材料做背景增加對比度；利用CCD攝像機和環形LED光源組成采集系統的前端，通過千兆網口將圖像傳輸至計算機；然后采用邊緣檢測結合閾值分割提取感興趣區域，后主要利用灰度分析結合Douglas-Peucker算法完成特征提取和缺陷分類。實驗結果表明，該系統能快速對鐵芯表面缺陷進行識別與檢測，缺陷識別率達到98.25%，達到預期檢測目標



未來，機器視覺領域的應用將呈現了爆發式的增長態勢。剛才已經提到在安防監控、高度的自動化駕駛、增強現實、醫圖像、機器人工業視覺、移動互聯網等領域都有眾多的計算機視覺應用產生。CV芯片的成熟量產將使得人類生活在一個無所隱藏的時代，每個帶有CV芯片的攝像頭就是視力遠遠高于5.0的眼睛，并且強的分析判斷能力；當然人工智能的有序應用，將造福人類。