基于机器视觉的易拉罐质量检测系统使用机器视觉LED光源：圆顶式无影光，三环式无影光，低角度环形光，同轴光，有效地解决了打光的难题。通过对复合式光源的组合控制，视觉检测，能获得轮廓清晰、色彩对比鲜明的瓶盖图像，并能迅速地与设定值比较，找出具有边缘凹陷、表面划伤、拉环变形、密封胶*损、印刷字符、图案不清晰的不良产品，并立即剔出生产线。


为解决食品生产过程中产品残缺问题，自动化视觉检测系统厂家，研究了一种基于机器视觉的缺陷检测方法，以饼干为样本进行了实验分析。首先构建实验系统，缺陷视觉检测厂家，对单目摄像机进行标定，利用标定所得参数对图像进行畸变校正;然后对校正后所得图像进行图像分析处理;*后对处理完成图像进行区域检测，得到检测结果。实验结果表明:以该方法进行饼干缺陷检测成功率可达98.67%，并满足*、实时性的要求，为今后食品缺陷检测提供一定的参考方向。


半导体的广泛应用使得人们对其质量要求越来越高。半导体生产过程中塑封表面缺陷的检测得到更多生产厂家的重视。本文对SOT-23封装式半导体的表面塑封缺陷进行了研究，改进并优化半导体质量缺陷检测系统，通过边缘检测算法提取半导体管体的塑封边缘，机器视觉在线检测系统，确定被检管体的位姿，缩小检测范围，使用基于边缘点的模板匹配算法来判断字符的完整性，*后利用差影法准确地检测出塑封缺陷。经工厂试用后，结果显示此系统能有效地检测出表面质量缺陷。


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