半導體的廣泛應用使得人們對其質量要求越來越高。半導體生產過程中塑封表面缺陷的檢測得到更多生產廠家的重視。本文對SOT-23封裝式半導體的表面塑封缺陷進行了研究,改進并優(yōu)化半導體質量缺陷檢測系統(tǒng),通過邊緣檢測算法提取半導體管體的塑封邊緣,確定被檢管體的位姿,縮小檢測范圍,使用基于邊緣點的模板匹配算法來判斷字符的完整性,最后利用差影法準確地檢測出塑封缺陷。經工廠試用后,結果顯示此系統(tǒng)能有效地檢測出表面質量缺陷。


機器視覺芯片出現(xiàn)細分。CV芯片將隨著應用領域不同而出現(xiàn)細分，如分為專用的自動駕駛CV芯片、無人機導航CV芯片、AR/VR應用CV芯片等。因為在某個特殊領域，隨著機器視覺算法應用需求越來越多，必然帶來成本的需求，以增加產品的利潤，所以，在CV芯片上做costdown，裁減非本領域的應用功能，并不斷深化該領域應用是必然的。

質量控制：如藥瓶完成灌裝后，測量灌裝是否達到基準線；

字符條碼檢測和二維碼識別：讀取條形碼、2維矩陣碼或打印字符，并驗證標簽內容和正確的方位；

生產控制：檢查每個藥盒里的說明書是否遺漏或者總生產藥品的數(shù)量；

機器視覺檢測在食品飲料行業(yè)中的應用

啤酒/飲料行業(yè)的包裝技術迅猛發(fā)展，在高速包裝線上，機器視覺檢測扮演著不可或缺的角色。對于食品飲料生產制造企業(yè)而言，其生產自動化程度越來越高，對產品質量、生產效率的要求也越來越嚴格。