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　　目前電子產品外觀表面缺陷人工檢測工作量大,效率低而且漏檢率高,迫切需求產品缺陷的自動化檢測;實際檢測中,塑料制品表面在光照條件下會出現反光,嚴重影響后續處理;缺陷微小且與制品顏色對比不明顯,采用直接閾值無法分割;針對這一現狀將機器視覺技術與虛擬儀器相結合,根據產品缺陷特征,選擇合適的光照方案抑制反光,利用銳化濾波獲取了缺陷部位特征清晰的圖像,并對邊緣模糊缺陷有效分割;識別結果表明,圖像處理算法穩定,對絕大部分缺陷具有良好的檢測效果。

　　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。

　　機器視覺作為一項先進自動化檢測技術,可有效提高生產效率和工業制造水平,視覺檢測可應用于產品外觀缺陷自動識別。本文以扣式電池為對象,研究了正負兩極面的表面外觀缺陷檢測方法。 本文設計了一種基于視覺技術的扣式電池在線檢測系統,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,并設計了低成本的機器視覺硬件系統;同時開發了視覺檢測上位機軟件,實現系統控制、圖像處理與識別等功能,并包含能夠實時顯示的人機界面。 機器視覺算法是缺陷檢測技術的核心,本文重點研究了電池表面圖像預處理、定位和字符校正、字符區域定位和分割、缺陷分析和識別等算法。