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、*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，通讯五金配件缺陷视觉检测，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、*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取得很好的进展，视觉检测，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。


针对线缆行业长期存在的外观缺陷检测困难的问题，本文选取了光缆作为研究对象，对基于机器视觉的光缆外观缺陷检测系统进行了研究，消费电子配件视觉检测，用以实现对光缆外观的实时检测。本人工作的具体内容有:(1)硬件选定及方案确定。针对光缆生产线性运动且速度快的问题，采用线阵相机进行图像采集，并选择相应的镜头、光源以及一些附件如编码器、采集卡、光源控制器等，确定检测方案。(2)护套外观缺陷检测。对于外观凹坑凹痕及直径的缺陷检测，注塑件尺寸缺陷视觉检测，采用阈值分割方法，把凹坑划痕、光缆和背景三者区分开，检测出凹坑划痕的面积以及光缆的直径。(3)图像拼接。


随着科技日新月异的发展，工业生产流程进一步细化，产品变得越来越复杂，生产厂家逐渐加强了对产品质量检测环节的投入。视觉检测技术正越来越多地应用于各个领域，代替人进行全自动的产品检测、工艺验证，甚至整个生产工艺的自动控制。本文从视觉检测技术出发，详细叙述了视觉检测技术在大型自动化生产线上的应用，*研究灌装药品表面缺陷检测算法。本文结构如下: 首先，概述的研究背景和意义，简单叙述了机器视觉技术的基本原理，针对视觉检测技术的特点，分析了视觉检测技术的研究现状及发展趋势，并简述了机器视觉技术在工业、农业、军事、交通和上的应用现状


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