基于机器视觉的涂胶质量在线检测技术,目的在于为汽车制造企业提供一种高实时的汽车前盖机器人涂胶质量在线检测手段,帮助企业在较好地控制涂胶质量的同时降低其生产成本。在研究过程中,首先根据系统的性能指标和技术要求确定了涂胶质量在线检测系统的总体方案,并对硬件系统的关键设备进行了选型设计,粉末冶金齿轮缺陷检测设备系统,然后针对汽车前盖机器人涂胶的特点研究了图像处理和分析算法,为实现实时在线检测,提出了基于广义回归神经网络的涂胶信息预测算法,再根据系统的功能要求开发了涂胶质量在线检测软件,后对设计的在线视觉检测系统进行了性能验证实验。
机器视觉检测主要是应用在工业质量检测方面,相对于人眼检测,机器视觉检测设备可以较快的筛选出良品和不良品,率高达**,在保证产品快速生产的同时,还能保证产品的质量。机器视觉检测设备在现在工业生产中是不可缺少的辅助设备,在各行各业中都是应用非常广泛的,那么,机器视觉检测基本上分为哪些分类呢?
机器视觉检测设备主要是以功能、检测技术、载体等来进行分类的:
:根据检测的功能来进行划分主要有:缺陷检测、尺寸检测、计数/遗漏检测、供料还有下料等。
*二:根据检测技术进行分类:尺度丈量技术、颜色识别技术等。
*三:根据检测的装置载体进行分类:在线检测系统等。
半导体芯片广泛应用于各个领域、各类电子产品,已经成为经济发展、国家信息安全的命脉,深刻影响着现代人类的生活。在半导体芯片封装制造过程中,不可避免地在芯片表面产生各类缺陷,直接影响到芯片的运行效能及寿命。传统人工目视检测法已经难以适应半导体芯片封装制造的高速、高精度的检测需求。利用机器视觉技术对芯片表面缺陷进行检测,具有无接触无损伤、检测精度高、速度快、稳定性高等优点。尽管目前基于机器视觉的芯片缺陷检测技术在芯片打印字符、引脚外观尺寸位置等方面的研究已**很好的进展,但对于芯片表面的外观缺陷检测与分类研究尚处于起步阶段。
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