技术交流

首页技术交流

技术交流

机器视觉中外观缺陷检测总拍不清楚？聊聊成像方案这件事

如果你问一个机器视觉工程师，什么项目最让人头疼，外观缺陷检测大概率排在前列。尺寸测量再难，至少目标明确，长宽、孔径、位置度，无非是精度高低的问题。但外观缺陷检测不一样，它面对的是一个充满不确定性的世界：缺陷种类繁多、形态千奇百怪、背景干扰层出不穷。产品的外观缺陷直接影响着产品的质量问题。划痕、杂质、裂纹、气泡、脏污……每一种缺陷在图像上的表现都不一样。更让人头疼的是，有些缺陷和背景的灰度差异极小，有些缺陷藏在反光区域的眩光里，还有些缺陷因为产品本身的...

2026-09-14 17:32:44
曝光调不对，算法全白费：机器视觉的曝光三态解析

你大概有过这样的经历：用手机拍一张窗边的照片，窗外的景色一片惨白，什么都看不清；或者拍一张暗光环境下的照片，画面漆黑一片，细节全无。前者叫“过曝”，后者叫“欠曝”，这两种情况在工业视觉中同样会出现，只是后果严重得多。曝光，说白了就是相机传感器收集光的过程。光线通过镜头落在传感器上，传感器把光信号变成电信号，电信号再被量化成灰度值，最终形成图像。曝光时间长了，进的光多，图像亮；短了，光少，图像暗。这件事本身并不复杂，复杂的是：什么样的亮度才算刚刚好？太亮和太...

2026-09-05 16:56:54
工业视觉中图像噪声来自哪里？如何降低噪声？

你有没有遇到过这种情况，在光线不足的室内用手机拍照，照片放大一看，满屏都是细密的彩色颗粒，像撒了一层细沙。或者晚上拍夜景，天空部分不是纯净的黑色，而是布满了红红绿绿的噪点。同样的现象，在工业视觉系统中也会出现，只是后果严重得多。一张带有明显噪声的图像，可能导致边缘检测偏移几个像素，对于微米级测量来说，这几个像素的偏差足以让一个合格品被判为不合格。图像噪声无处不在，区别只是有些场景下人眼能忽略，有些场景下算法无法容忍。那么，这些噪声到底是从哪里冒出来的？又该怎...

2026-08-22 17:27:06
可见光之外的视界，短波红外成像技术能做什么？

你有没有在开车时遇到过这样的场景，前方突然出现一团浓雾，你一脚刹车踩下去，心跳加速，什么都看不见。或者在某个阴天的傍晚，光线暗得让你怀疑路灯是不是坏了，眼前的一切都灰蒙蒙的。这时候你就特别希望自己有一双能看雾气的眼睛。这听起来像是科幻电影里的超能力，但在机器视觉领域，短波红外成像技术（简称SWIR）正在做类似的事情，让机器在人类肉眼失明的条件下，依然看得清清楚楚。一、什么是短波红外？它在哪里？我们知道，人眼能看到的可见光只是电磁波谱中很窄的一...

2026-08-10 18:01:37
多相机拼接的困局：为什么画面总在接缝处露馅？

你肯定用手机拍过全景照片。手持设备沿着水平方向缓缓扫过，算法在后台迅速将一帧帧画面拼接成一幅宽广的画卷，效果大多还不错，至少发朋友圈是够用的。但你是否注意过，一旦画面里出现直线条的建筑边缘，或者有行人从拼接缝处走过，那条看不见的“缝合线”就会露出马脚，线条错位、人影分裂、同一面墙呈现出两种不同的亮度。在消费摄影领域，这些小瑕疵最多让你重拍一次。但在工业机器视觉的测量与检测场景中，一条毫米级的拼接错位，就可能直接导致尺寸判定的误判，让一个合格品被当作废品剔除。...

2026-07-30 17:48:19
晶圆探针台视觉对准技术：从亚微米定位到全自动测试

一枚芯片从晶圆上切割下来之前，必须先经过一道验证环节，测试它的电气性能是否达标、功能是否正常。这个环节的执行者，就是晶圆探针台。探针台要做的事情，是在晶圆表面找到每一颗裸芯片的PAD点（通常是边长50微米左右的金属触点），用极细的探针精准地接触上去，引入测试信号，完成对芯片设计参数的验证。可以把它理解为一台高精度的“定位+接触”设备，负责把测试系统和每一颗芯片连接起来。如果一枚有缺陷的芯片未能被探针台检出，直接流入后道的封装环节，那么封装材料和设备工时...

2026-07-21 17:32:12