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视觉知识——光学系统的像质评价

光学系统的像质评价在远心镜头、FA镜头等光学系统从设计到投入使用前，至少有两个阶段需要对工业镜头光学系统的成像质量进行客观评价。第一阶段，是指设计过程中，通过大量的光线追迹和衍射分析，对系统的成像情况进行仿真模拟；第二个阶段，是指工业镜头加工装配后，投入大批量生产之前，需要通过严格的实验来检测其实际成像效果。因此往往需要多种的评价方法，才能客观全面地反映其实际性能。我们将要介绍五种传统的像质评价方法。一、瑞利判断与波前图 ...

2024-04-22 10:06:20
机器视觉引导技术相关应用有哪些？

机器视觉的应用有哪些？机器视觉应用程序分为四个主要类别：指导，识别，测量，检测（英文缩写：GIGI），引导，检测，度量（测量）和标识（识别）。接下来，我将主要介绍机器视觉引导应用相关部分。应用机器视觉之前的准备工作基本上，机器视觉系统可以在工业环境中引导机器人，测量项目，计数项目，读取条形码，字母和数字并检测缺陷。无论是较简单的组装检测，还是复杂的机器人盒子拾取应用程序，任何机器视觉应用程序的第一步通常都是使用模式匹配技术来捕获摄像机视野...

2024-04-22 10:04:16
机器视觉检测的四大领域、两大趋势

随着中国制造业智能化、自动化程度不断加深，各制造业工厂对机器视觉检测的应用也在不断普及。作为人工智能领域快速发展的分支之一，采用机器替代人眼进行视觉检测，完成测量和判断，通过机器视觉检测软件对图像进行分析和判断之后，通过外接的自动化生产设备辅助控制完成自动化生产和判断。视觉检测技术在工业领域的四大应用随着机器视觉检测在各个领域得到了广泛应用，根据相关从业人员分析，目前主流的应用领域大致可以分为以下四个领域，分别是：3C电子、半导体、锂电、...

2024-04-20 11:53:25
工业质检-机器视觉检测在半导体行业应用

半导体产品在生产过程中，需要在核心芯片上安装大量晶体管，但晶体管体积小、精度要求高，单纯凭借人类视觉无法完成高精度生产、检测需求。特别是在半导体技术不断提升和市场需求持续扩大的情况下，产业链对产品生产速度和质量提出新的要求。在整个半导体行业，从上游的晶圆加工制造的分类切割，到末端电路板印刷、贴片，都严重依赖机器视觉检测系统完成测量、检测工作和集成相关运动组件后实现的引导、定位等操作。半导体行业通过引入机器视觉检测系统，为行业解决诸多难题。 ...

2024-04-20 11:51:31
机器视觉精确率可达100？让芯片缺陷无处遁形

引言随着科技的不断发展，越来越多的产业逐渐被机器所取代。在电子产业中，芯片充当着重要角色，在生产制造过程中自然也需要通过检测环节反馈芯片的品质问题，以便人们掌握各个环节的情况。而随着芯片越来越高端复杂，人工检测逐渐退出历史舞台。这是因为人工检测存在着以下一些弊端：效率低下、精确度低、耗时长等问题。以常用的双球贴片红外接收头为例，人工部门对于该芯片的外观、引脚长度和引脚距离的一致的检测上总体还是不如机器检测。因为芯片本身要求的高精度技术使...

2024-04-19 10:05:32
深度学习半导体外观检测视觉解决方案

深度学习技术的缺陷库让半导体缺陷剔除并提高产量在整个半导体生产过程中，机器视觉用于严格地监控质量和查找缺陷。制造商必须重视针脚刮擦、扭曲、弯曲或缺失等情况。芯片容错率很低，市场广阔，制造商们都在拼质量来获得订单，如果存在任何缺陷，即使是在外表层，也会使芯片成为废品。因为可能出现的缺陷类型太多，所以使用规则式算法对检测进行编程是非常低效的。显式搜索所有缺陷不但太复杂，而且费时。如：集成电路引线外观缺陷检测半导体晶...

2024-04-18 10:31:59