基于像素分布特性的IC晶片视觉检测方法

IC晶片制造过程存在多种致命缺陷,致使芯片失效,导致成品率下降.冗余物缺陷是影响IC晶片成品率下降的重要原因,主要造成电路短路错误.针对冗余物缺陷对版图的影响,提出了一种简单可行的缺陷视觉检测方法,以实现冗余物缺陷的识别及电路失效形式的确定.根据摄取的显微图像的图像特征,利用光线补偿技术及形态滤波方法消除干扰噪声,以提高图像质量,采用投影定理及基于像素分布特性的检测方法,实现电路短路形式或缺陷未导致电路失效的识别.     

机器视觉在PCB缺陷检测中的应用

PCB是电子产品的载体,PCB表面的缺陷是影响整个产品质量的主要因素,直接关系到产品的性能和可靠性。为了实现PCB生产过程中缺陷检测的自动化,研究了用机器视觉检测技术检测PCB表面缺陷的方法。在检测中采用了4K灰度线阵CCD和高精度光学驱动平台构建的检测系统,获得了满意的效果。     

机器视觉在光纤端面缺陷检测中的应用

传统的光纤端面缺陷检测用的是人工检测方式,这种检测方式效率很低,检测结果的主观性很强。对光纤端面缺陷使用机器视觉检测,能极大地提高检测效率和检测准确性。首先将采集到的图像通过图像处理二值化,接着对纤芯中心进行定位,然后以纤芯中心为圆心对光纤端面进行不同的圆环检测区域划分。由于光纤端面上的缺陷有可能是暗色的或者是亮色的,因此为了区分二者,对每个区域检测时需要做不同的二值处理。如果有任意一个区域的检测不能通过,则这个光纤端面就是不符合要求的。结果显示,利用机器视觉进行光纤端面检测能够快速、精确地检测出缺陷所在位置及其大小。     

图像处理技术在机器视觉颜色识别中的应用

随着机器视觉所依赖的图像处理、传感器、分析算法等技术的发展,机器视觉也得到了广泛的应用,OpenCV是当下较为流行的计算机视觉开发包,其中包含了大量的图像处理和计算机视觉算法,其开源特点使其开发及使用更加便捷。文中研究了OpenCV结合颜色识别对不同颜色物品的抓取。在算法方面,借助开源社区能让机器视觉对不同颜色的识别更加精准,然后对收集到的画面进行数据处理和分析,并将数据转换为坐标发送给控制器,最终实现对不同颜色物品的识别和抓取。     

基于机器视觉的钢球表面缺陷快速提取算法

针对目前轴承钢球表面缺陷提取方法的不足,设计了一种通过图像来提取钢球产品表面缺陷的算法。该算法首先利用分段线性灰度算法对钢球表面微小缺陷进行增强,再结合最大熵来实现对钢球表面缺陷的自动分割,最后采用投影原理和二维联合统计算法,完成对缺陷的快速提取和区域归类。实验表明本文算法对钢球表面五类缺陷的提取可以达到很好的效果,在basler工业相机,900×560分辨率的条件下,算法耗时小于30ms,能够满足钢球表面缺陷检测的实时性要求。     

机器视觉在标签检测中的应用

iLabel是一款光学自动检测设备,用于校验商品包装上标签的位置及粘贴质量。该设备配置简单、易用,既可以在线检测,也可以脱线检测。iLabel采用专用的技术“show and learn”,可通过观测物体样品自动提取合格标签,并根据生产过程或实际生产环境的不同进行检验,经判断模式检测后判定标签是否合格。iLabel同时具有阅读条形码、判断标签相对位置等功能。     

机器视觉在生产线中的应用研究

通过研究一种结构简单的三自由度直角坐标机器人,将工业摄像头安装到机器人上,并将其应用于工件分拣任务中。对生产线机器人的视觉关键技术进行研究,分析了图像平滑和锐化的主要方法以及多目标分块处理、边缘检测、几何中心计算和长、短轴计算等工件特征提取的主要方法。最后通过实例说明研究的基于机器视觉的生产线分拣机器人具有较好的实际应用价值。     

机器视觉在多领域内的应用

近年来,随着智能技术和自动化技术的突破,机器视觉发展迅速,已经在汽车、电子、医疗、烟草等领域有了广泛应用。对于普通民众,对机器视觉技术的了解可能仅限于概念或表层意思,因此本文简要分析了机器视觉技术的发展历程和关键技术,着重论述了该技术在工业领域、医疗领域、汽车辅助驾驶领域中的应用,期望能够让读者对机器视觉技术有一个直观、具体的认识,从而推动该技术的发展和应用。     

基于机器视觉的田间杂草识别技术研究

在农业生产中,杂草会影响农作物的生长。为了实现杂草处理自动化,需要采用基于机器视觉的杂草识别技术帮助机器人快速、准确地识别杂草,从而精确使用除草剂以提高药物的利用率、减少环境污染。通过文献研究,文章分析了提高杂草识别率的图像预处理技术和基于人工神经网络的模式识别算法,提出了杂草识别技术存在的问题及改进方法。     

基于机器视觉的螺纹识别系统

许多传统螺纹的检测技术工序复杂、效率低、成本高,已不能满足现代工业高效发展的需求．因此要建立一套以机器视觉识别技术为核心的视觉传感和图像处理系统,利用CCD获取螺纹基本图像,并通过数字图像处理技术和模糊模式识别方法对螺纹几何参数进行自动识读并加以识别。     

基于机器视觉的印刷套准识别方法研究*

针对印刷套准检测存在的精度低、速度慢的问题,提取了印刷标志图像的Tamura纹理特征：粗糙度、对比度和方向度,以描述其印刷标志套准或套不准特征;设计了支持向量机的分类器对印刷标志图像进行套准识别,并采用高斯径向基核函数用于非线性数据的分类。实验结果证明,采用建议的印刷标志图像特征提取和分类方法,识别准确率达到90%,识别时间为0.032751秒。本文建议的方法在识别准确率和识别速度上都优于人工检测和文献8的方法。     

机器视觉在TFT-LCD点缺陷检测系统中的应用

针对TFT-LCD点缺陷的特征和检测方法,介绍了机器视觉系统的基本构成,提出了一种基于Visual C＋＋6.0集成开发环境,以EURESYS的eVision作为机器视觉和图像处理核心软件的TFT-LCD点缺陷检测方法。实验结果表明,该方法能够快速高效地实现点缺陷的自动检测功能,具有良好的鲁棒性,并为后续复杂缺陷的检测应用提供了一条参考思路。     

基于机器视觉的洗涤清洁度判识

主要阐述了机器视觉在洗涤污水图像处理的应用.首先介绍了使用的机器视觉的基本原理,实验中如何用CCD采集洗涤污水图像,图像边缘的检测及算法,用拟合直线的边缘点及拟合直线的好坏来确定边缘检测的质量及其阈值;根据边缘点坐标截取图像,给出了两种洗涤污水清洁度的确定方法,得出了实验结论.     

Backlit Keyboard Inspection Using Machine Vision

A robust system for backlit keyboard inspection is revealed. The backlit keyboard not only has changeable diverse colors but also has the laser marking keys. The keys on the keyboard can be divided into regions of function keys, normal keys, and number keys. However, there might have some types of defects:incorrect illuminating area, non-uniform illumination of specified inspection region (IR), and incorrect luminance and intensity of individual key. Since the illumination features of backlit keyboard are too complex to inspect for human inspector in the production line, an auto-mated inspection system for the backlit keyboard is proposed in this paper. The system was designed into the operation module and inspection module. A set of image processing methods were developed for these defects inspection. Some experimental results demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed system.     

基于机器视觉的洗涤清洁度判识

主要阐述了机器视觉在洗涤污水图像处理的应用。首先介绍了使用的机器视觉的基本原理,实验中如何用CCD采集洗涤污水图像,图像边缘的检测及算法,用拟合直线的边缘点及拟合直线的好坏来确定边缘检测的质量及其阈值;根据边缘点坐标截取图像,给出了两种洗涤污水清洁度的确定方法,得出了实验结论。     

基于机器视觉的杏核图像识别系统设计

针对杏核分拣效率问题,文中构建了一种基于机器视觉的杏核图像特征检测系统。运用多种数字图像处理技术完成对不同杏核图像的识别,前期基于Matlab完成算法研究,再采用VC++调用Opencv图像处理函数库实现分拣系统软件。经验证,杂质杏核识别率可达94%,有效提高了杏核识别的准确性和时效性。     

基于距离场细化的骨架提取算法

骨架保存了要处理对象的拓扑信息,是图像分析的重要研究内容之一.传统的骨架细化算法不能保证结果的准确性,而距离场的方法无法保证结果的连续性.为此提出一种快速有效的骨架提取算法,将经典的距离变换法和细化方法结合,克服二者之间存在的缺陷,实现算法的互补.经过大量实验验证,此方法能够得到连续、准确的骨架,可以很好地满足实际应用的需求.     

IC编带机双摆杆取料机构的设计与研究

结合2只/s全自动IC编带机研制课题,对IC编带机的取料机构进行设计与研究:首先,根据IC编带机的工作原理和整体结构要求,对机构中各构件以及连接方式进行了结构设计;并利用运动仿真分析软件ADAMS建立双摆杆取料机构的模型,进行运动仿真分析及机构的干涉检验;并对模型进行运动学分析,推导出任意时刻模型的运动方程,分析绘制出双摆杆取料机构中两摆杆的位移、角速度、角加速度曲线图;最后,利用SolidWorks软件对两摆杆进行受力分析,根据分析结果,对结构进行改进,使设计更完善。