圖像處理：計(jì)算機(jī)接收到的原始圖像，需歷經(jīng)一系列復(fù)雜處理，方可用于精確識(shí)別產(chǎn)品外觀缺陷。圖像預(yù)處理：通過(guò)灰度化、二值化等操作，將彩色圖像轉(zhuǎn)化為便于分析的黑白圖像，簡(jiǎn)化后續(xù)處理流程。例如，在檢測(cè)金屬零件表面劃痕時(shí)，灰度化處理能突出劃痕與正常表面的灰度差異，利于后續(xù)特征提取。特征提取：從圖像中提取關(guān)鍵特征，像邊緣、形狀、顏色等，為缺陷識(shí)別提供關(guān)鍵依據(jù)。以檢測(cè)塑料外殼上的變形缺陷為例，通過(guò)提取外殼邊緣特征，與標(biāo)準(zhǔn)邊緣形狀對(duì)比，就能快速判斷是否存在變形。采用深度學(xué)習(xí)算法，可以提高外觀缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性和靈敏度。3D線掃外觀測(cè)量識(shí)別

產(chǎn)品外觀是產(chǎn)品質(zhì)量較重要的因素之一，是否平整有無(wú)瑕疵缺陷等不僅影響到產(chǎn)品美觀，有的甚至直接影響產(chǎn)品本身的的使用和后續(xù)加工，給企業(yè)帶來(lái)重大的經(jīng)濟(jì)損失。在檢測(cè)時(shí)，由于產(chǎn)品缺陷種類繁多且干擾因素眾多，例如工業(yè)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)常見(jiàn)的外表缺點(diǎn)瑕疵檢測(cè)有劃傷、裂紋、毛刺、披鋒、壓痕、邊緣缺口、外表氧化、臟污等外表缺點(diǎn)，這些都是可以經(jīng)過(guò)視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備來(lái)快速、精確的完成工作。除了缺陷檢測(cè)本身固有的難點(diǎn)之外，在機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)中，光源的選擇和使用也是能否精確檢出缺陷的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。3D線掃外觀測(cè)量識(shí)別外觀檢測(cè)設(shè)備在流水線邊精確運(yùn)作，快速篩查產(chǎn)品外觀瑕疵，保障出廠產(chǎn)品品質(zhì)。

若遇到光透射型缺陷(如裂紋、氣泡等)，光線在該缺陷位置會(huì)發(fā)生折射，光的強(qiáng)度比周圍的要大，因而相機(jī)靶面上探測(cè)到的光也相應(yīng)增強(qiáng)；若遇到光吸收型(如砂粒等)雜質(zhì)，則該缺陷位置的光會(huì)變?nèi)酰鄼C(jī)靶面上探測(cè)到的光比周圍的光要弱。分析相機(jī)采集到的圖像信號(hào)的強(qiáng)弱變化、圖像特征，便能獲取相應(yīng)的缺陷信息。自動(dòng)化外觀檢測(cè)設(shè)備的檢測(cè)范圍：外觀檢測(cè)設(shè)備主要是用來(lái)檢測(cè)產(chǎn)品的外觀尺寸、產(chǎn)品瑕疵、表面缺陷、外觀劃痕、表面毛刺、污點(diǎn)等。主要針對(duì)的是大批量精密零件的檢測(cè)。

工業(yè)適配：跨行業(yè)的高效質(zhì)量管控。外觀尺寸定位視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備的應(yīng)用已滲透至精密制造全鏈條。在半導(dǎo)體行業(yè)，設(shè)備通過(guò)共聚焦顯微成像技術(shù)檢測(cè)晶圓切割道寬度，精度達(dá)±0.5μm，支持3D NAND閃存臺(tái)階高度測(cè)量；在醫(yī)療器械生產(chǎn)中，激光三角測(cè)量技術(shù)驗(yàn)證手術(shù)器械刃口曲率半徑，誤差控制±0.015mm，滿足ISO 13485無(wú)菌器械標(biāo)準(zhǔn)。新能源領(lǐng)域，設(shè)備通過(guò)多角度激光掃描檢測(cè)鋰電池極耳焊接高度一致性，公差帶收窄至±0.03mm，良品率提升至99.7%。外觀檢測(cè)的準(zhǔn)確性依賴于先進(jìn)設(shè)備和專業(yè)人員的協(xié)同配合。

外觀視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備的明顯優(yōu)勢(shì)：數(shù)據(jù)留存與分析，助力持續(xù)改進(jìn)。設(shè)備在檢測(cè)過(guò)程中，會(huì)自動(dòng)留存每一個(gè)產(chǎn)品的檢測(cè)數(shù)據(jù)，包括產(chǎn)品圖像、檢測(cè)結(jié)果、缺陷類型與位置等詳細(xì)信息。這些數(shù)據(jù)如同企業(yè)的質(zhì)量寶庫(kù)，通過(guò)深入分析，企業(yè)可以挖掘出產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)原因，找到生產(chǎn)工藝中的薄弱環(huán)節(jié)。例如，通過(guò)對(duì)比不同批次產(chǎn)品缺陷數(shù)據(jù)，企業(yè)發(fā)現(xiàn)某一型號(hào)產(chǎn)品在特定工序后外觀缺陷增加，經(jīng)分析是該工序設(shè)備參數(shù)設(shè)置問(wèn)題，及時(shí)調(diào)整后，產(chǎn)品質(zhì)量得到明顯提升。這種基于數(shù)據(jù)的持續(xù)改進(jìn)機(jī)制，能夠幫助企業(yè)不斷優(yōu)化生產(chǎn)流程，提升整體競(jìng)爭(zhēng)力。將人工智能與傳統(tǒng)視覺(jué)檢測(cè)結(jié)合，可以提高對(duì)復(fù)雜形狀及顏色變化的識(shí)別能力。溫州條形碼識(shí)別外觀檢測(cè)

在某些行業(yè)中，外觀缺陷甚至可能導(dǎo)致安全隱患，因此需引起足夠重視。3D線掃外觀測(cè)量識(shí)別

目前，國(guó)內(nèi)外很多廠家都推出了AOI檢測(cè)設(shè)備，蘇州博眾半導(dǎo)體作為國(guó)內(nèi)一家面向全機(jī)。它針對(duì)BGA,LGA,QFN,QFP等多種封裝芯片，提供全方面的6-side檢測(cè)和2D/3D量測(cè)，以保證較終芯片封裝外觀質(zhì)量及良率提升。與傳統(tǒng)的2D AOI相比，3D AOI技術(shù)通過(guò)搭載專門使用的3D傳感器和相機(jī)系統(tǒng)，能夠以快速且精確的方式對(duì)電子產(chǎn)品進(jìn)行立體視覺(jué)檢測(cè)。它可以捕捉三維結(jié)構(gòu)和外觀信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)芯片或其他電子零部件的全方面檢測(cè)。通過(guò)自動(dòng)化外觀檢測(cè)設(shè)備的成功實(shí)施預(yù)期能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品表面瑕疵缺陷特征的自動(dòng)識(shí)別，檢測(cè)速度可達(dá)到生產(chǎn)流水線同步。3D線掃外觀測(cè)量識(shí)別