利用圖象順序形態學以及基于知識的閾值選擇算法對IC圖象進行預處理，具有運算量小、速度快和有效的特點。檢測過程采用Blob分析，引入質量控制圖方法分析系統誤差對系統穩定性的影響，機器視覺高速分選設備，計算了檢測系統的工序能力。系統檢測精度高，實時性好，滿足在線檢測的要求。利用圖象順序形態學以及基于知識的閾值選擇算法對IC圖象進行預處理，具有運算量小、速度快和有效的特點。檢測過程采用Blob分析，引入質量控制圖方法分析系統誤差對系統穩定性的影響，計算了檢測系統的工序能力。系統檢測精度高，實時性好，滿足在線檢測的要求。

機器視覺檢測主要是應用在工業質量檢測方面，相對于人眼檢測，機器視覺檢測設備可以更快的篩選出良品和不良品，率高達**，在**產品快速生產的同時，還能**產品的質量。機器視覺檢測設備在現在工業生產中是不可缺少的輔助設備，在各行各業中都是應用非常廣泛的，機器視覺在生產線中使用，那么，機器視覺檢測基本上分為哪些分類呢？

? ?機器視覺檢測設備主要是以功能、檢測技術、載體等來進行分類的：

? ?：根據檢測的功能來進行劃分主要有：缺陷檢測、尺寸檢測、計數/遺漏檢測、供料還有下料等。

? ?*二：根據檢測技術進行分類：尺度丈量技術、顏色識別技術等。

? ?*三：根據檢測的裝置載體進行分類：在線檢測系統等。

E型鐵芯是某公司自動化生產線上的重要零件之一，加工過程中主要存在表面切割不平整，表面裂紋和幾何形狀扭曲3種缺陷。為此，文中提出了基于機器視覺的表面缺陷在線檢測方法。由于檢測目標質地為黑色，機器視覺，本系統采用白色材料做背景增加對比度；利用CCD攝像機和環形LED光源組成采集系統的前端，通過千兆網口將圖像傳輸至計算機；然后采用邊緣檢測結合閾值分割提取感興趣區域，最后主要利用灰度分析結合Douglas-Peucker算法完成特征提取和缺陷分類。實驗結果表明，該系統能快速對鐵芯表面缺陷進行識別與檢測，缺陷識別率達到98.25%，達到預期檢測目標


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