中国是制造业大国，每天生产许多工业产品。用户和制造商对产品质量的要求越来越高。它不仅必须满足性能要求，而且还必须具有良好的外观或表面质量。然而，在制造过程中外观缺陷通常是不可避免的。尽管产品的定义和类型各不相同，但外观缺陷通常表示产品外观没有物理或化学性质，例如刮擦，污渍，金属外观上的孔，纸张外观上的不同颜色或凹痕以及玻璃。这是一个统一的部分。非金属外观夹杂物，破裂，污垢等。外观缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且通常还会影响其性能。因此，制造商非常重视及时检测产品外观的缺陷以有效地控制产品质量。结果分析了制造过程中的一些问题，以防止或减少次品的产生，同时防止潜在的贸易纠纷并维护公司的声誉。
 
 
手动检测是检测产品外观缺陷的传统检测方法。该方法采样率低，准确性低，实时性差，效率低，劳动强度大，并且受手工经验和主观因素的影响很大。然而，基于机器视觉的检测方法大大克服了上述缺点。
 
机器视觉是一种非接触，无损的自动检测技术。这是实现设备自动化，智能和精确控制的有效方法。安全可靠，光谱响应范围广，在恶劣环境下可长时间运行，生产效率高。强调好处。机械视场检测系统通过适当的光源和图像传感器（CCD摄像头）获取产品的外观图像，使用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，并根据图像的特征提取图像的特征信息。有关功能信息。执行缺陷定位，识别，分类识别和统计 ，存储，查询和其他操作。
 
视觉外观缺陷检测系统的基本配置主要包括图像采集模块，图像处理模块，图像分析模块，数据管理和人机界面模块。
 
图像采集模块由CCD摄像机，光学镜头，光源及其固定装置组成。它的功能是完成产品外观图像的收集。在光源的照射下，产品的外观通过光学透镜在相机传感器上成像，然后将光信号首先转换为电信号，然后转换为计算机可处理的数字信号。如今，工业相机主要基于CCD或CMOS（互补金属氧化物半导体）芯片。 CCD是当前机器视觉中最常用的图像传感器。
 
光源直接影响图像的质量，其功能是克服环境光的干扰，确保图像的稳定性，并获得最佳的对比度图像。常用的光源是卤素灯，荧光灯和发光二极管（LED）。 LED光源体积小，功耗低，响应速度快，单色发射高，可靠性高，光均匀稳定且易于集成，因此被广泛使用。
 
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 在当今社会，各种电子产品被淹没，竞争日趋激烈，产品的形状和产品质量成为越来越多的消费者考虑的元素。各种手机外壳、笔记本外壳等装饰产品，都能够起到美化产品的作用，同时也可以保护产品的外观。因此，如何对手机外观缺陷检测，已成为人们普遍所关心的问题。
 
手机外壳检测系统采用中国先进的机器视觉检测信息技术，可针对手机外壳表面的斑点，凹凸，划痕，色差等等瑕疵进行检测，可以针对缺陷瑕疵类型进行自动识别区分，一气呵成处理好手机表面的瑕疵问题，完成自己手机外壳检测。
 
手机外壳检测系统一般包括以下功能，可以在与摄像头同步的情况下获取图像; 对于手机外壳的划痕、斑点等缺陷可以自动检测等，对于手机表面的缺陷检测系统可以自动快速地识别需要检测的缺陷类型。缺陷的大小也可以单独设置，并且可以标记缺陷的位置，并将其标记出来进行处理。作为一种智能技术，手机外壳检测系统可以自动对不合格产品进行统计分析，在机器异常情况下，会自动停机。手机外壳检测系统具有学习功能，其学习过程非常简单，操作方便。
 
手机外壳检测系统改变了传统人工进行的检测繁琐，大大降低了人力资源的消耗，也消除了人工检测存在明显主观误差，检测时容易划伤产品的缺点。手机检测系统大大提高了产品的精度，提高了工作效率，节省了人力成本，被国内外许多厂家采用。

 制造业是中国工业化的源头，是实现现代化的主力军，在中国每天都要生产大量的工业产品。随着生活品质的提高，对产品质量的要求越来越高，除要求满足使用性能外，还要有良好的外观，即良好的表面质量。不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点，等等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且一般也会对其使用性能带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视，以便及时发现，从而有效控制产品质量，从而杜绝或减少缺陷品的产生等。
 
机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。
 
机器视觉是一种无任何接触、无任何损伤的自动检测技术，是实现设备自动化生产、智能化生产和带有精密控制的有效方式，具有安全可靠、应范广泛、工作换将要求低可在恶劣环境工作、可不间断连续工作、效率高等突出特点。机器视觉检测系统通过光源和图像传感器(工业相机)获取产品的表面图像，利用图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息对表面缺陷的定位、识别、分类等判定与统计，同时将数据存储、输出、查询等相应的操作。
 
机器视觉表面缺陷检测系统主要组成包括：图像接收获取模块、图像预处理模块、图像检测分析模块、数据存储管理口模块。在光源的照明下，通过光学镜头将产品表面成像于相机传感器上，光源直接影响到图像的质量，其作用是克服环境光干扰，保证图像的稳定性，获得对比度尽可能高的图像。
 
机器视觉表面缺陷检测系统在图像预处理模块中，主要对图像去噪、增强、复原、缺陷的检测和目标分割。由于现场环境、工业相机成像差异、图像传输损耗等产生图像噪声，这些噪声降低了图像的质量，对图像预处理和分析带来影响，要对图像进行预处理降低噪声干扰。
 
机器视觉图像分析模块主要涉及图像的特征识别、特征提取、特征分类。特征提取是从图像的每个像素中识别目标特性区域，把不同分类间的差异区分，提高识别率。表面缺陷检测提取的特征包含：纹理纹路走向类特征、各类带有形状的特征、颜色值特征、变形系数特征等，将提取的特征信息融合区分不同类型的缺陷。
 
机器视觉应用在工业检测、包装印刷、食品工业、航空航天、生物医学工程、军事科技、智能交通、文字识别等领域。工业检测领域是机器视觉应用中比重最大的领域，主要用于产品质量检测、产品分类、产品包装等，如：电子元器件检测、产品组装环节检测、产品分类识别、产品定位检测、印刷品检测、瓶盖检测、玻璃、烟草、汽车牌照、二维码、条码等识别。表面质量检测系统是工业检测的极其重要的组成部分，机器视觉表面缺陷检测在许多行业开始应用，包含金属、玻璃、印刷、电子、纺织品、零件、水果、木材、瓷砖、钢轨等多种工业及民生行业的生产、加工、包装等工序。
 
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本文来介绍PCB板常用检测方法
 1、PCB板人工目测
 使用放大镜或校准的显微镜，利用操作人员视觉检查来确定电路板合不合格，并确定什么时候需进行校正操作，它是最传统的检测方法。它的主 要优点是低的预先成本和没有测试夹具，而它的主要缺点是人的主观误差、长期成本较高、不连续的缺陷发觉、数据收集困难等。目前由于PCB的产量增 加，PCB上导线间距与元件体积的缩小，这个方法变得越来越不可行。
 2、PCB板在线测试
 通过对电性能的检测找出制造缺陷以及测试模拟、数字和混合信号的元件，以保证它们符合规格，己有针床式测试仪和飞针测试仪等几种测试方 法。主要优点是每个板的测试成本低、数字与功能测试能力强、快速和彻底的短路与开路测试、编程固件、缺陷覆盖率高和易于编程等。主要缺点是，需要测试夹 具、编程与调试时间、制作夹具的成本较高，使用难度大等问题。
 3、PCB板功能测试
 功能系统测试是在生产线的中间阶段和末端利用专门的测试设备，对电路板的功能模块进行全面的测试，用以确认电路板的好坏。功能测试可以 说是最早的自动测试原理，它基于特定板或特定单元，可用各种设备来完成。有最终产品测试、最新实体模型和堆砌式测试等类型。功能测试通常不提供用于过程改 进的脚级和元件级诊断等深层数据，而且需要专门设备及专门设计的测试流程，编写功能测试程序复杂，因此不适用于大多数电路板生产线。
 4、自动光学检测
 也称为自动视觉检测，是基于光学原理，综合采用图像分析、计算机和自动控制等多种技术，对生产中遇到的缺陷进行检测和处理，是较新 的确认制造缺陷的方法。AOI通常在回流前后、电气测试之前使用，提高电气处理或功能测试阶段的合格率，此时纠正缺陷的成本远远低于最终测试之后进行的成 本，常达到十几倍。
 5、自动X光检查
 利用不同物质对Ｘ光的吸收率的不同，透视需要检测的部位，发现缺陷。主要用于检测超细间距和超高密度电路板以及装配工艺过程中产生 的桥接、丢片、对准不良等缺陷，还可利用其层析成像技术检测IC芯片内部缺陷。它是现时测试球栅阵列焊接质量和被遮挡的锡球的唯一方法。主要优点是能够检 测BGA焊接质量和嵌人式元件、无夹具成本；主要缺点是速度慢、高失效率、检测返工焊点困难、高成本、和长的程序开发时间，这是较新的检测方法，还有待于 进一步研究。
 6、激光检测系统
 它是PCB测试技术的最新发展。它利用激光束扫描印制板，收集所有测量数据，并将实际测量值与预置的合格极限值进行比较。这种技术 己经在光板上得到证实，正考虑用于装配板测试，速度己足够用于批量生产线。快速输出、不要求夹具和视觉非遮盖访问是其主要优点；初始成本高、维护和使用问 题多是其主要缺点。
 7、尺寸检测
 利用二次元影像测量仪，测量孔位，长宽，位置度等尺寸。由于PCB属于小薄软类型的产品，接触式的测量，很容易产生变形以致于造成测量不准确，二次元影像测量仪就成为了最佳的高精度尺寸测量仪器。思瑞测量的影像测量仪通过编程之后，能实现全自动的测量，不仅测量精度高，还大大的缩短测量时间，提高测量效率。
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