半導體的廣泛應用使得人們對其質(zhì)量要求越來越高。半導體生產(chǎn)過程中塑封表面缺陷的檢測得到更多生產(chǎn)廠家的重視。本文對SOT-23封裝式半導體的表面塑封缺陷進行了研究,改進并優(yōu)化半導體質(zhì)量缺陷檢測系統(tǒng),通過邊緣檢測算法提取半導體管體的塑封邊緣,確定被檢管體的位姿,縮小檢測范圍,使用基于邊緣點的模板匹配算法來判斷字符的完整性,后利用差影法準確地檢測出塑封缺陷。經(jīng)工廠試用后,結(jié)果顯示此系統(tǒng)能有效地檢測出表面質(zhì)量缺陷。



為了不斷提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，金屬工件表面缺陷在線自動檢測技術在生產(chǎn)過程中顯得日益重要。本針對金屬工件表面的多種缺陷，設計了一套能夠?qū)崿F(xiàn)對金屬工件表面缺陷進行實時在線、無損傷的自動檢測系統(tǒng)。 該系統(tǒng)采用黑白面陣CCD和多通道圖像采集卡作為圖像采集部分，提高了檢測系統(tǒng)的速度并降低了對CCD的性能要求，使系統(tǒng)在現(xiàn)有的條件下比較容易實現(xiàn)實時在線檢測；采用自動選取圖像分割閾值，根據(jù)實際應用的閾值把工件信息從圖像中提取出來并掃描工件在圖像中的位置、尺寸信息，實現(xiàn)了系統(tǒng)的自動測量；根據(jù)掃描得到的工件信息去除掉工件邊緣的光圈，


對比現(xiàn)有大輸液藥品可見異物人工檢測方法,在線視覺自動檢測具有巨大優(yōu)越性,為此,本文設計了一套用于瓶內(nèi)藥液異物檢測的視覺系統(tǒng).首先研究了檢測系統(tǒng)的機械與電氣控制結(jié)構(gòu),開發(fā)了面向高速高精度生產(chǎn)線的圖像獲取裝置;然后,基于圖像中藥液內(nèi)異物運動軌跡的連續(xù)性,利用序列圖像提取出圖像中的運動信息,在此基礎上,使用改進的Mean shift跟蹤算法實現(xiàn)了可見異物的檢測識別;后選用100ml葡萄糖大輸液進行在線測試,檢測系統(tǒng)分辨率達到了國家藥典的檢測要求,系統(tǒng)運行準確率近95%,在線自動化視覺檢測方法能很好滿足生產(chǎn)線的要求.

視覺檢測