机器视觉检测定位测量的应用案例
halcon目标检测案例

halcon目标检测案例Halcon是一款强大的机器视觉软件,拥有丰富的图像处理和分析功能。
其中,目标检测是Halcon的重要功能之一,能够帮助用户实现对图像中目标的自动检测和定位。
下面列举了十个关于Halcon目标检测的案例,以展示其在实际应用中的优势和灵活性。
1. 工业品质检测:在工业生产线上,Halcon可以通过目标检测技术实现对产品外观缺陷的检测,如表面瑕疵、颜色偏差等。
通过训练算法,Halcon能够快速准确地检测出产品中的异常情况,提高生产效率和产品质量。
2. 药品包装检测:在药品生产过程中,Halcon可以应用于药品包装的检测和识别。
通过目标检测算法,Halcon可以检测药品包装盒上的标签和二维码等信息,确保药品的包装符合规定标准,从而保证药品的质量和安全性。
3. 路标识别:在智能交通系统中,Halcon可以应用于路标的识别和检测。
通过训练模型,Halcon能够准确地识别出道路上的各种标识,如交通信号灯、限速标志等,为智能驾驶系统提供准确的环境感知能力。
4. 农作物病害检测:在农业领域,Halcon可以应用于农作物病害的检测和识别。
通过图像处理和机器学习算法,Halcon能够自动识别出农作物叶片上的病害,提前预警农民并采取相应的措施,保证农作物的健康生长。
5. 人脸识别:在安防领域,Halcon可以应用于人脸识别系统的开发。
通过目标检测和特征提取算法,Halcon能够对图像中的人脸进行准确的识别,实现对人员身份的自动判断,提高安全性和便利性。
6. 垃圾分类:在环境保护领域,Halcon可以应用于垃圾分类系统的开发。
通过目标检测和图像识别算法,Halcon能够自动识别垃圾中的有害物质,并将其分离出来,实现自动化的垃圾分类,提高垃圾处理的效率和准确性。
7. 医学影像分析:在医疗领域,Halcon可以应用于医学影像的分析和识别。
通过目标检测和图像分割算法,Halcon能够自动识别医学影像中的病变区域,并提供准确的测量和分析结果,帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
计算机视觉技术的实际应用案例介绍

计算机视觉技术的实际应用案例介绍计算机视觉技术,作为一门研究和应用人工智能的重要领域,已经在各个行业中得到广泛应用。
通过模拟和实现人类视觉系统的功能,计算机视觉技术可以对图像、视频等进行高效处理和分析,从而实现识别、检测、跟踪等功能。
以下将介绍几个计算机视觉技术的实际应用案例。
1. 人脸识别技术在安全领域的应用人脸识别技术是计算机视觉技术中的一项重要应用。
通过对图像或视频中的人脸进行特征提取和匹配,可以实现快速、准确地识别个人身份。
这种技术在安全领域有着广泛的应用,比如用于辨别空港、银行大楼等公共区域的进出人员。
通过安装摄像头和相关硬件设备,系统可以实时地进行人脸识别,判断是否有犯罪嫌疑人进入。
这种技术的应用可以大大提高安全性,减少人力成本。
2. 自动驾驶技术在汽车领域的应用自动驾驶技术是计算机视觉技术在汽车领域的重大突破。
通过对车辆周围环境进行三维建模和检测,计算机系统可以实时判断路况和障碍物的位置,从而实现自动驾驶。
这种技术可以提高行车安全性,减少交通事故的发生。
例如,特斯拉公司的Autopilot系统就利用了计算机视觉技术,通过摄像头和传感器对道路进行实时监测,实现车辆的自主导航和避障。
3. 图像识别技术在医疗诊断中的应用图像识别技术是计算机视觉技术中的一项重要应用,可以用于医疗领域中的疾病诊断和治疗。
通过对医学图像(如X射线、CT扫描图像等)进行分析和识别,计算机系统可以自动检测和诊断疾病。
例如,乳腺癌的早期检测和治疗是一个重要问题,计算机视觉技术可以通过对乳腺X射线图像进行分析,识别潜在的癌症病灶,提高早期诊断率。
4. 增强现实技术在教育领域的应用增强现实技术是计算机视觉技术的一个分支,通过在真实场景中叠加虚拟信息,提供丰富的交互体验。
这种技术在教育领域有着广泛的应用,能够提高学生的学习效果和兴趣。
例如,通过手机或平板电脑上的摄像头,学生可以扫描教科书中的图片,获取相关的虚拟信息,进行互动学习。
列举1~2个机器视觉应用案例,并解释其工作原理。

机器视觉技术是一种能够使机器“看”的技术,通过摄像头、图像处理器和相关的算法,使机器能够模拟人眼的功能,实现对物体、场景等视觉信息的感知和理解。
在众多领域中,机器视觉技术都得到了广泛的应用,本文将结合实际案例,介绍机器视觉技术在工业和医疗领域中的应用,并阐述其工作原理。
一、工业领域中的机器视觉应用案例1. 自动化生产线中的质量检测在工业生产中,产品质量的稳定性和一致性对于企业的生产效率和产品质量都至关重要。
传统的质量检测需要大量的人力和时间,而且不够准确,难以满足大规模工业生产需求。
机器视觉技术的应用,可以实现对产品表面、尺寸、外观等多个维度的快速检测,大大提高了检测效率和准确性。
具体工作原理是通过摄像头获取产品的图像信息,然后借助图像处理算法对图像进行分析和处理,最终实现对产品各项指标的检测和评估。
2. 无人驾驶车辆中的视觉感知技术无人驾驶汽车作为近年来智能交通领域的一项重要技术突破,其中的视觉感知技术是实现无人驾驶的重要一环。
通过激光雷达、摄像头等设备,无人驾驶汽车可以实时感知周围环境的图像信息,包括道路、交通标志、车辆、行人等,然后利用机器学习和深度学习算法对这些图像信息进行分析和理解,从而实现车辆的自主导航和智能决策。
这一技术的应用,将对未来交通、出行和城市规划等领域产生深远的影响。
二、医疗领域中的机器视觉应用案例1. 医学影像诊断在医学影像诊断领域,机器视觉技术发挥了巨大作用。
医学影像如CT、MRI等传统上需要医生凭借经验和专业知识进行诊断,费时费力且存在一定主观性,而引入机器视觉技术后,可以实现对医学影像的自动分析和诊断,辅助医生进行更准确、更快速的临床诊断。
其工作原理是通过机器学习算法对大量医学影像数据进行学习和训练,从而建立起对各种疾病、病变的自动识别和分析能力,大大提高了医学影像诊断的准确性和效率。
2. 手术辅助系统在微创手术和精准手术领域,机器视觉技术的应用也成为了一大亮点。
机器视觉的应用案例

机器视觉的应用案例机器视觉(Machine Vision)是一种利用计算机和摄像机等设备,模拟人类视觉系统进行图像识别和处理的技术。
随着人工智能技术的发展,机器视觉在各个领域得到了广泛的应用。
本文将介绍10个机器视觉的应用案例。
1. 工业品质检测:机器视觉在工业生产中广泛应用于产品品质检测。
例如,在汽车制造过程中,机器视觉可以对汽车零部件进行检测,如发动机零件的尺寸、表面瑕疵等进行检测,提高产品的质量和一致性。
2. 医学影像分析:机器视觉可以辅助医生进行医学影像的分析和诊断。
例如,在CT 扫描中,机器视觉可以自动识别和标记出疑似肿瘤的区域,帮助医生进行早期诊断和治疗。
3. 无人驾驶:无人驾驶汽车是机器视觉应用的一个热门领域。
机器视觉可以通过识别和分析道路标志、交通信号灯、行人等信息来实现自动驾驶,提高交通安全性和驾驶效率。
4. 农业智能化:机器视觉在农业领域的应用也越来越广泛。
例如,机器视觉可以识别和分类农作物的成熟度,自动进行采摘和分拣操作,提高农作物的产量和质量。
5. 安防监控:机器视觉可以用于安防监控系统,通过识别和跟踪人脸、车牌等信息,实现对潜在威胁的监测和预警,提高安全性和警戒效果。
6. 食品质量检测:机器视觉可以对食品进行质量检测,例如水果的瑕疵检测、肉类的新鲜度检测等。
通过机器视觉技术,可以快速、准确地检测食品的质量,提高食品加工和销售的安全性和可靠性。
7. 电子商务:机器视觉可以用于电子商务平台上的图像搜索和识别,例如通过拍照搜索相似的商品,或者扫描二维码进行商品信息的获取。
这种技术可以提高用户的购物体验和购买效率。
8. 智能交通:机器视觉可以用于智能交通系统,例如通过识别和分析车辆的行驶轨迹和速度,实现交通拥堵的预测和调度。
这些信息可以用于优化交通规划和资源分配,提高城市交通的效率和便利性。
9. 人机交互:机器视觉可以用于人机交互界面的设计,例如通过识别手势和表情,实现人与计算机之间的自然交互。
智能制造系统中的工业机器视觉应用案例

智能制造系统中的工业机器视觉应用案例工业机器视觉技术是智能制造系统中的重要组成部分,它通过相机、光源、传感器等设备,利用图像处理算法对生产过程中的产品进行检测、识别和分析。
这项技术在提高生产效率、保证产品质量、降低生产成本等方面具有广泛应用。
本文将介绍几个在智能制造系统中应用工业机器视觉的成功案例。
1. 智能摄像头检测系统中国某汽车零部件制造公司采用智能摄像头检测系统,对汽车发动机缸体进行质量检测。
该系统使用高分辨率工业相机对缸体进行拍摄,并通过图像处理算法对缸体表面进行检测和分析。
系统能够准确识别缸体表面的缺陷、划痕、裂纹等缺陷,并对不合格品实现自动分拣。
这个系统极大地提高了检测效率和准确性,降低了人工检测的劳动强度和人为误检的风险。
2. 质量检测和追溯系统某电子制造公司在智能制造系统中应用工业机器视觉技术实现了产品质量检测和追溯。
通过高分辨率相机和图像处理算法,对电子产品的外观、尺寸等参数进行全面检测。
系统能够自动判断产品是否合格,并将不合格品的信息上传到数据库,进行追溯。
该系统实时监测生产线上的产品质量,确保产品符合标准,并能追溯到具体的生产批次和生产过程,方便追踪和排查质量问题。
这样的系统在提高产品质量和降低产品召回成本方面发挥了重要作用。
3. 智能机器人视觉导航系统一家智能仓储物流设备制造公司采用智能机器人视觉导航系统,实现了仓库物品自动分拣。
该系统通过安装在机器人上的摄像头和激光传感器,实时获取周围环境的图像和数据信息。
结合图像识别和定位算法,系统能够判断货物的位置和类型,并将机器人引导到指定位置进行自动分拣。
系统在物流仓库中的应用,大大提高了仓储效率和准确性,降低了运营成本。
4. 汽车生产线上的机器视觉系统某汽车制造公司在汽车生产线上应用机器视觉系统,实现自动化组装和检测。
该系统通过相机和图像处理算法,对汽车零部件进行检测和识别。
系统能够自动判断零部件的位置和姿态,并进行自动化组装,大大提高了汽车生产线的生产效率和一致性。
机器视觉检测案例

机器视觉检测案例
机器视觉技术正在被广泛应用于各个领域,其中之一就是检测领域。
下面介绍几个实际应用了机器视觉检测的案例。
1. 质量检测
在制造业中,质量检测是一个至关重要的环节。
传统的质量检测需要人工进行,效率低、成本高。
而机器视觉技术则可以大大提高检测效率和精度。
例如,某家汽车零部件制造厂商采用机器视觉技术对零部件进行表面缺陷和尺寸检测,每分钟可检测出上百个不合格品,大大提高了生产效率和产品质量。
2. 包装检测
在快速消费品行业,包装检测也是一个重要的环节。
过去需要人工检测包装是否完好、标签是否正确,但这种检测方式容易出现漏检或误检。
采用机器视觉技术,可以实现对包装的自动检测,并可对条形码、二维码等进行识别。
例如,某家饮料生产企业采用机器视觉技术对每个瓶子进行检测,可以快速识别出不合格品,大大提高了包装质量。
3. 污染检测
在环境保护和食品安全等领域,污染检测也是一个重要的问题。
传统的检测方法需要人工采样和分析,费时费力。
而机器视觉技术可以实现对空气、水、土壤等污染物的自动检测。
例如,某家环保公司采用机器视觉技术对城市道路上的垃圾进行自动检测,可以快速、准确地发现垃圾堆积情况,为城市环境保护提供了有力支持。
总之,机器视觉技术的广泛应用正在改变我们的生产和生活方式,为各行各业带来了更高效、更精确的检测方法。
视觉检测应用案例

视觉检测应用案例
随着计算机视觉技术的快速发展,视觉检测应用已经广泛应用于各个领域。
以下是几个常见的视觉检测应用案例。
1.工业质量检测:工业生产过程中,通过使用计算机视觉技术,可以对产品进行高效、准确的质量检测。
例如,在汽车生产线上,通过视觉检测系统可以检测车身表面是否有划痕或者漏涂的情况,提高产品的质量和可靠性。
2.医疗诊断:在医学领域,计算机视觉技术可以帮助医生进行诊断和治疗。
例如,在眼科领域,通过图像识别技术可以帮助医生自动诊断眼底图像中是否存在眼底病变,提高诊断的准确性和效率。
3.农业智能化:计算机视觉技术可以应用于农业生产中,实现农业智能化。
例如,在果园中,通过使用视觉检测技术可以自动检测果实的成熟度和质量,提高果农的生产效益。
4.安防监控:视觉检测技术在安防领域有着广泛的应用。
通过使用计算机视觉技术,可以对监控摄像头拍摄到的图像进行实时分析和识别,例如识别人脸、车牌等关键信息,提供更加智能、高效的安防解决方案。
5.交通管理:计算机视觉技术可以应用于交通管理中,提高交通安全和交通效率。
例如,通过使用视觉检测技术可以实现对交通违法行为的自动识别和记录,提高交通执法的效率。
6.无人车辆:计算机视觉技术是实现无人驾驶的关键技术之一、通过使用视觉检测技术,无人车辆可以实时感知周围环境,包括检测道路上的障碍物,判断道路的交通状况等。
这些检测结果可以用于自动驾驶算法的决策和控制,实现安全、高效的无人驾驶。
总结起来,计算机视觉技术的应用已经渗透到各个领域中,极大地提高了生产效益和社会效益。
随着技术的不断发展,视觉检测应用将会得到进一步的拓展和完善。
机器视觉系统之案例篇

2023-10-30•案例一:应用于工业生产的机器视觉系统•案例二:应用于医学影像分析的目录机器视觉系统•案例三:应用于自动驾驶的机器视觉系统•案例四:应用于农业生产的机器视觉系统01案例一:应用于工业生产的机器视觉系统机器视觉系统的定义和功能工业生产中常见的机器视觉系统类型机器视觉系统在工业生产中的重要性工业生产中的机器视觉系统介绍•案例一:检测工业产品外观缺陷•应用场景:生产线上的产品检测•技术方案:采用图像处理和深度学习技术•实现效果:自动识别和分类产品缺陷,提高生产效率和产品质量•案例二:引导机器人进行自动化操作•应用场景:生产线上的自动化操作•技术方案:采用计算机视觉和深度学习技术•实现效果:自动识别和跟踪目标,实现精准操作,提高生产效率机器视觉系统在工业生产中的应用案例工业生产中机器视觉系统的优势与挑战•优势•提高生产效率和产品质量•降低人工成本和操作失误率•提高生产线的智能化和自动化水平•挑战•算法的准确性和稳定性•系统的可靠性和稳定性•数据的采集和处理02案例二:应用于医学影像分析的机器视觉系统机器视觉系统在医学影像分析中的定义机器视觉系统是一种利用计算机、图像传感器和深度学习技术对医学影像进行分析、理解和解释的系统。
医学影像分析中的机器视觉系统介绍医学影像的特点医学影像包括X光片、CT扫描、MRI等,这些图像具有高维度、高噪声、复杂纹理等特点,需要专业的医学知识进行解读和分析。
机器视觉系统在医学影像分析中的流程机器视觉系统首先对医学影像进行预处理,包括去噪、增强等操作,然后通过特征提取和模型训练,对影像进行分类、定位和定量分析。
案例一:肺癌检测应用背景:肺癌是全球最常见的恶性肿瘤之一,早期诊断和治疗对提高患者生存率具有重要意义。
应用方法:机器视觉系统通过对CT扫描等医学影像进行分析,自动检测出肺部结节等异常组织,提高医生的诊断准确性和效率。
案例二:脑部疾病诊断应用背景:脑部疾病如阿尔茨海默病、脑梗等严重影响着人类的健康和生活质量。
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由于系统在拾取产品的同时必须还要检测料带上的元件状态,如果同时还要 检测料盘产品,时间势必会增长很多,从而影响到取料分料的速度,因此采用 离线方式提前对料盘产品进行扫描的方式解决了此问题,大大节省了时间以便 进行料带产品的定位和分析。
连接器在线检测视觉集成系统软件(视觉图像分析处理) 检测项目: ● SMT引脚或耳扣(hold down)等共面度; ● 接触端(contact)伸出高度; ● 正位度及漏脚。 性能指标: ● 半自动人工上下料,自动送料;● 检测精度<0.01mm; ● 重复性指标 GRnR<10%。 检测说明: 连接器俗称端子,用于手机、电脑、便携设备等中的连接器,由于装配过程 十分精密,因此设备制造商对连接器的尺寸要求相当高,为了增加产品的质量 和市场竞争力,目前大部分连接器要求采用全检的方式,因此采用视觉设备对 提高产品质量稳定性、减少人力成本有着很大的优势。开发设计的本设备采用 了百万像素相机和远心测量镜头以及针对不同产品采用的组合LED照明方式,软 件核心采用高性能的HexSight视觉软件。采用半自动人工上下料,自动送料和剔除不合格品,并对产品进行过程统计。
每次换料时耐心的将晶圆与电机位置调到最佳,而且每次开始时都需要操作员 手工进行晶片对位。 因为边界定位采用传感器,机器需要操作员不断手工调节 边界传感器位置,较为繁琐。
* 效率较低:由制作工艺本身造成的晶圆上存在相当数量的坏料或空料,传统 的光电传感器识别准确度不高,导致后期成品合格率下降,影响生产效率。
所谓COG(Chip On Glass)技术,指的是运用一种包含金属颗粒的粘性膜(异 方向性导电膜ACF),通过预压将IC芯片邦定在LCD玻璃板上,使IC与LCD玻璃板 之间的线路连通。正如上面谈到的一样,IC芯片面积小,但I/O端数量多。要想 使IC与LCD玻璃板之间的线路很好的连通,就需要对IC和LCD进行非常精确的定 位,保证足够的定位精度。
* 走位不准:因为晶片切割及晶圆贴膜等原因很容易造成晶片在晶圆上位置分 布不均。
* 晶片浪费:晶片在晶圆上呈圆形分布,采用传感器定位边界的方法势必会造 成边界定位不准而致使一些晶片拾取不到,从而在晶圆上残留一些晶片。
* 操作较为麻烦:由于机器以固定步距及方向行走,所以晶圆与电机的水平一 致性要求非常高,极小的角度偏差都会导致累加误差过大,这就要求操作员在
固晶机视觉系统VD100DieBonder采用图像识别技术进行实时定位、分析及导航,有效地避免了上述的 种种问题,使得生产精度,稳定性及效率得到极大的提高。其定位检测部分应 用HexSight视觉软件包,导航部分采用Visual C++进行编程,其定位精度高 ,速度快,一次识别只需10ms左右。
视觉集成系统软件1008(图像分析处理) 检测任务: 精确定位微小Mark点,根据Mark点的位置将IC与玻璃正确对位并贴附。 检测对象: 该系统主要用于电子行业的IC和LCD上的Mark点精确定位 定位精度:0.005mm 定位要求:自动定位并显示对位误差 系统说明:
各种高速度、高精度、体积小、灵活易用的标准和非标准自动识别检测系统, 能在高速状态下准确地测量、定位、辩识及检查产品。本身可以确定检测结果 ,并将处理过程的信息传送给工厂网络中的其它设备。该系统支持多种通信协 议,能直接或通过计算机和其它任何设备进行通讯,而且在现场调试中能方便 地修改和优化参数,功能强大,成熟实用。
应用前景:在包括汽车制造、制药、电子、包装、印刷、烟草、日化、建材、 制币、制卡等在内的几乎所有的现代工业自动化生产中,涉及到各种各样的检 验生产监视和零件识别应用,如汽车零件批量加工,端子尺寸检测,SMT装配, IC的字字符识别系统等等,通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能用人 的肉眼来完成,但有些时候,如微小的尺寸要做到精确快速测量,形状匹配,颜 色识别等,人们根本无法用肉眼连续稳定地进行,其他物理传感器也难以有用 武之地。 创视新科技专注于机器视觉检测及全面视觉解决方案的公司,一直致力于机器 视觉自动化的推广,在业内已具有骄人的业绩和口碑,为推动以上工业发展做 出了巨大的努力。
碰焊机(Weld)制卡机
检测内容: 定位晶片及晶片两端的引线中点。
工作要求: 视觉定位平台上的卡片,并实现焊头精确移到位置进行焊接;
系统说明:
整个系统采用工控机控制,核心架构为视觉加运动,机器工作台为一个60CM*60 CM左右的电机机台,正上方则是X、Y方向两轴的电机控制的移动台,焊头和相 机固定在移动台上。工作台上放置的产品大概有32个左右,以4行8列进行排布 。机器工作前先移动到第一行第一列位置,到位后启动拍照,记下两个焊点位 置,随后移动焊针到焊点位置进行焊接。焊完再进行第二个产品定位,以此类 推,直到焊完最后一个回到清洗位置进行焊头的清洗,完成后又回到第一行一 列进行焊接,以此往复。
Tapping(电子元器件上带检测)视觉集成系统软件(视觉图像分析处理) 检测内容: 自动检测识别和定位产品,输出产品的位置信息和是否合格信息,并控制机 械部分自动取料和分料。 检测要求: 对料盘的产品进行自动检测和分类,并根据检测信息设计最优运动控制方案 将产品自动分拣送到流水线上;定位精度:0.01mm;检测速度:50ms/pcs。 系统说明: 检测系统采用上下位机方式分别控制,下位机为实际工作机械控制部分,实 现对机械手等硬件的直接操作;上位机为人机界面及机器视觉检测部分,人机 界面实现人机交互操作,机器视觉检测部分对产品进行取像定位,并根据结果 分析及导航,得出最优的运动路线对产品进行取放。 该设备采用了创视MVC视觉系统,并采用均匀高亮度的LED光源确保整个系统 的光照稳定性,并使用性价比较高的美国COSTAR相机和COMPUTAR百万像素镜头 ,以保证图像的清晰度,软件处理采用高性能的HexSight软件开发包,该软件 平移精度可达1/40亚像素,旋转精度可达0.01度,对于本系统的高精度及快速 定位得以软件保证。
Die Bond(固晶机拾片引导)视觉集成系统软件(视觉图像分析处理) 检测内容: 将晶片(Die)从晶圆(Wafer)上自动取放到料带上,并准确放置。 检测要求:
通过视觉定位和引导,将晶片从晶圆(Wafer)上自动取放到基板上;速度:5 0ms/pcs。
系统说明:
晶圆上的单个晶片面积非常小(约0.078平方毫米),数量极多,且位置不固 定,因此对传统装片机的电机走位精度、工作稳定性和速度提出了非常高要求 。传统装片机存在以下几个重要弊病:
键盘表面缺陷检测视觉集成系统软件(视觉图像分析处理) 检测内容: 检测键盘字符错印、多印、漏印;检测键盘整体偏移;检测键盘上部圆形按 键角度偏移。 检测要求: 要求多印、漏印或表面污渍的面积不能超过0.4mm×mm,整体偏移小于0 .5mm , 按键角度偏移小于1度。 系统说明: 键盘大小为5cm×4cm左右;一直以来机器视觉在生产中的应用主要集中在定位 方面。而在表面检测方面,由于种种原因机器视觉一直都得不到很好的应用, 不难发现导致机器视觉不能很好发挥其功能的原因主要有以下几个方面: 1. 待检产品的表面缺陷不易被检测到; 2. 待检产品的表面缺陷位置不易确定; 3. 待检产品的表面缺陷的大小有一定要求; 4. 待检产品的光线条件要求很高; 5. 待检产品往往印刷的颜色多样。 针对这些问题创视新科技科技有限公司采用合理的光源,设计了封闭的照明 系统,创造了一个光线稳定的相对封闭的工作环境,满足了待检产品对光照条 件的要求。运用 HexSight 视觉开发包,及其独特的Locator定位工具对键盘进 行精确定位,然后用模板处理的方法对图像进行处理,可以将键盘表面的划痕 ,印刷不良,异物等表面缺陷检测。
◆ 焊接时间:10~200ms,2通道; ◆ 焊接压力:30~100g,2通道; ◆ 芯片规格:宽度、长度最大为2.25mm; ◆ 工作台移动范围: Φ15mm。
系统说明:
系统采用黑白CCD系统检测,照明使用高亮度的LED光源,可以保证长时间的稳 定照明,以保证系统稳定的定位精度。
系统核心软件为创视MVC系统, 重复定位精度控制在2微米以下。由于工作环境 的关系,图像噪音比较大,因此采用了HexSight软件的Locator定位器。该工具 对环境光线的影响不敏感,能有效的消除了环境噪音对定位结果的影响,保证 了定位的精度。
系统选用专用的LED光源和百万像素工业镜头,视觉软件运用高性能的HexSight 软件,在定位精度和速度上面给与了良好的保证,设备外形图和操作界面如下 所示:
WireBond(绑定机定位引导和掉线检测)视觉集成系统软件(视觉图像分析处理 )
检测内容:
检测晶片位置,自动引导Bonding机进行焊接。系统兼有焊线掉线检测功能。 检测要求: 该系统用于自动定位及引导中功率半导体器件生产中的引线焊接; 焊线速度:300ms/pcs; 重复定位精度:2 um。 技术规格: ◆ 使用电源:220VAC10%、60Hz、可靠接地,最大消耗功率50W; ◆ 可焊铝丝线径:50~150μm (2~5mil);